面向对象的高分辨率遥感影像森林植被变化检测方法对比研究

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英文篇名：Object Oriented Classification of High-resolution Remote Sensing Image for Monitoring the Change of Forest Vegetation by Comparison 作者：章紫粼 ; 卢鹏 英文作者：ZHANG Zi-ling;LU Peng;Guizhou Forest Inventory and Designing Corporation,Ltd.;Guizhou Forest Inventory and Planning Institute; 关键词：高分辨率遥感影像 ; 森林植被变化检测 ; 变化检测方法 ; 面向对象 英文关键词：High-resolution remote sensing image;;monitoring of forest vegetation change;;methods to monitoring the change;;object-oriented 中文刊名：SXLJ 英文刊名：Shaanxi Forest Science and Technology 机构：贵州林业勘察设计有限公司;贵州省林业调查规划院; 出版日期：2019-06-15 出版单位：陕西林业科技 年：2019 期：v.47 基金：基于高分辨率遥感影像森林植被变化信息提取应用关键技术研究(黔林科合[2016]03号) 语种：中文; 页：SXLJ201903012 页数：4 CN：03 ISSN：61-1092/S 分类号：51-54

摘要

利用面向对象分类技术,对同一区域同一数据源的高分辨率遥感影像采用了分类前比较及分类后处理两种变化检测方法进行对比分析,结果表明分类后处理的变化检测方法在现阶段的森林植被变化检测中具有较高的提取精度,可用于森林动态变化监测、自然灾害评估等工作。
        Object-oriented classifications were applied for high-resolution remote sensing image and results before and after for same data of same area were compared. The result showed that object-oriented classification makes the monitoring of forest vegetation change more accurate. The methods can be applied for monitoring the dynamic change of vegetation change or natural disaster assessment.

引文

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