基于面向对象分类的延庆区公益林变化检测

摘要

以北京市延庆区2004年Spot-5影像和2015年GF-1影像数据为研究对象,应用面向对象分类变化检测算法,通过选择最优尺度和结合典型地物光谱特征、纹理特征建立规则集来对两期影像进行分类,然后提取十年间延庆区公益林的变化地块,最后进行精度评价,旨在对延庆区公益林的变化及其驱动因素进行探索分析.结果表明:Spot-5影像的分类精度为87.1％,加入FC特征值规则的GF-1影像的分类精度为89.1％,高于未加入FC特征值规则的GF分类精度(84.8％),说明在规则集中加入FC特征值能提高森林分类精度;变化信息提取的结果总体精度为87.3％,漏判率、错判率都在20％ 以内,提取效果较佳;2004—2015年间,公益林面积呈上升趋势,且主要集中在有林地面积增加,农田、灌木地和其他土地面积减少,这与国家对林业及公益林日益增加的重视度、各项工程项目密不可分.