基于分形网络进化分割和对象特征提取的GF-1卫星数据沙化土地分类识别研究

编号 zgly0000929367

文献类型 期刊论文

文献题名 基于分形网络进化分割和对象特征提取的GF-1卫星数据沙化土地分类识别研究

作者 李长龙  高志海  吴俊君  孙斌  丁相元 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所 

母体文献 干旱区资源与环境 

年卷期 2015(11)

页码 152-157

年份 2015 

关键词 GF-1卫星  沙化土地  FNEA  最优分割尺度  最优对象特征 

文摘内容 以高分一号(GF-1)为数据源,以浑善达克沙地为研究区,研究基于GF-1数据的沙化土地分类识别技术。文中的处理范围约为200km*400km,通过J-M距离和最终分类精度来确定每个类别对应的最优分割尺度,分割方法采用的是分形网络进化分割算法(FNEA),通过信息增益比、J48决策树、随机树、标准差和变异系数来确定最优分类对象特征,通过决策树和支持向量机(SVM)结合分类方法形成了半自动化的沙化土地分类识别流程,总体精度达到了85.61%,Kappa系数为0.8295。