董心玉，范文义，田　甜

（东北林业大学　林学院，黑龙江 哈尔滨150040）

基于面向对象的资源3号遥感影像森林分类研究

董心玉，范文义，田甜

（东北林业大学林学院，黑龙江 哈尔滨150040）

森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点，采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源3号遥感影像作为基础研究数据，采用面向对象的分类方法，选择分形网络演化法进行多尺度分层分割，并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数，构建了适用于森林类型提取的决策树模型，并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明：多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法，分类精度分别提高了6.1% 和12.5%。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。图13表5参15

森林测计学；面向对象；分型网络演化算法；信息提取；决策树模型

森林资源是世界上最重要的资源之一，对生态功能具有不可替代的作用，且在经济、社会和环境的可持续发展中起着重要的调节作用［1］。随着遥感影像空间分辨率的不断提高以及分类方法的不断完善，使高精度的森林类型识别逐渐成为可能。面向对象的分类方法能够充分利用高分辨率遥感影像丰富的形状和纹理信息等多种特征，提高分类精度，从而为遥感图像分类提供了一个新的方向。……