基于高分辨率遥感影像的耕地信息快速提取方法研究

本研究以北京市昌平区作为研究区域,基于2.5 m空间分辨率的SPOT5遥感影像,同时利用SEa TH算法和CART决策树两种分类方法,在自动获取分类规则的基础上,实现了对耕地信息的快速提取。结果表明,两种分类方法的总体精度均在90%以上,KAPPA系数均能达到0.80;SEa TH算法与CART决策树相比,在从高分辨率遥感影像中快速提取耕地专题信息时,耕地的漏分现象得到明显改善,且分类的稳定性更好。