基于Fisher判别的层次分类法的森林遥感影像分类

摘要

通过Fisher判别法得到的混淆矩阵计算分类评价指标构建层次分类树模型,提出了一种基于Fisher判别的遥感影像森林地类层次分类法。利用杭州市部分地区的森林资源清查样地数据和Landsat8遥感影像数据进行试验,并与最大似然分类、支持向量机和随机森林分类的结果进行比较。结果表明:基于Fisher判别的层次分类法总分类精度为79.45%,比最大似然分类、支持向量机和随机森林分别高了12.33%、21.00%和10.50%,kappa系数为0.756 8,比最大似然法、支持向量机和随机森林分别高了0.145 5、0.256 4和0.126 4;基于Fisher判别分析方法的层次分类法模型中,层次分类树的节点依次是建设用地—水体—农地—竹林—阔叶林—针叶林—针阔混交林;基于Fisher判别的层次分类法中一个模型只能分出一个类别。