基于面向对象分类的土地整理区农田灌排系统自动化识别

针对目前农田灌排系统识别研究中影像分辨率低、自动化程度不高的问题,该研究基于面向对象分类法,提出了一套从影像到农田灌排系统矢量输出的完整提取流程。研究利用KOMPSAT-2高分辨率遥感影像数据,以吉林省西部土地整理大安项目区作为试验区,使用自主研发的识别程序对土地整理区农田灌排系统进行了自动化识别提取,并与监督分类法、手动屏幕数字化作了对比分析。结果显示,基于面向对象分类的自动化提取方法在精度上与手动屏幕数字化相近,总体精度达到了89.64%,远高于监督分类法的识别精度;而且该方法所耗费的时间最少,操作过程不需人工干预,识别结果的稳定性也高于另外两种方法。研究表明,基于面向对象分类的自动化提取方法,是一种较理想的土地整理区农田灌排系统遥感监测手段,同时也为其他地物监测提供了一种有效的途径。