基于高分数据的村级地块面向对象分类方法研究

摘要

针对农作物对地抽样调查工作中村级抽样单元野外调查工作量大的问题,研究了一种基于高分数据的村级农作物种植面积提取方法.以辽宁省北镇市孟家村SPOT5遥感影像为实验数据(主要包括农田、裸地、道路、大棚、水体、房屋等类型),基于eCognition平台,根据局部方差法筛选地物最优分割尺度,按照最优分割尺度从大到小组织实验区地物分割次序,结合影像对象的光谱、形状等特征,建立分类规则,完成了村级农作物种植面积的提取.该方法有效避免了在影像分割时参数反复试错带来的复杂性和随机性,提高了农作物种植面积面向对象分类精度和效率.通过野外调查样地进行精度验证表明,精度达到90.4％,为提高农作物种植面积对地抽样调查工作效率,减少野外调查的工作量提供技术支撑.