CAJ | 학술논문

针对东洞庭湖湿地植被的分布现状,为提高湿地植被信息提取的精度和效率,应用高分辨率的SPOT-5影像数据,在完成图像预处理的基础上,将NDVI应用到多尺度分割中,结合基于隶属度函数和阈值的面向对象的分类方法对东洞庭湖湿地植被信息进行提取；与此同时,以相同分类方法对未辅以NDVI分割的图像进行植被提取,并与最大似然监督分类法提取的结果进行对比.结果显示,辅以NDVI分割的面向对象信息提取的总分类精度达到了87.69％,Kappa系数达到0.86;未辅以NDVI的总分类精度为82.69％,Kappa系数为0.80;最大似然监督分类总分类精度71.92％,Kappa系数0.67;其总分类精度分别提高了5.00％、15.77％,Kappa系数分别提高了0.06、0.19.可见,该方法可以有效提高湿地植被的提取精度,为湿地植被资源进一步的监测和保护奠定了基础.
침대동동정호습지식피적분포현상,위제고습지식피신식제취적정도화효솔,응용고분변솔적SPOT-5영상수거,재완성도상예처리적기출상,장NDVI응용도다척도분할중,결합기우대속도함수화역치적면향대상적분류방법대동동정호습지식피신식진행제취；여차동시,이상동분류방법대미보이NDVI분할적도상진행식피제취,병여최대사연감독분류법제취적결과진행대비.결과현시,보이NDVI분할적면향대상신식제취적총분류정도체도료87.69％,Kappa계수체도0.86;미보이NDVI적총분류정도위82.69％,Kappa계수위0.80;최대사연감독분류총분류정도71.92％,Kappa계수0.67;기총분류정도분별제고료5.00％、15.77％,Kappa계수분별제고료0.06、0.19.가견,해방법가이유효제고습지식피적제취정도,위습지식피자원진일보적감측화보호전정료기출.