基于GF-1遥感影像的森林植被类型提取算法研究——以四川长宁县为例

森林植被类型的提取一直是遥感领域信息提取的难点与重点,在以四川省长宁县为研究区的研究中,选用GF—1影像为实验数据,利用NDVI和NDWI两种指数区分植被与非植被以及水体与非水体,反复试验得出区分植被阈值为0.4,区分水体阈值为1.7;采用基于边缘检测的分割算法,分割阈值设置为30,合并阈值设置为90,纹理内核的大小设置为12,效果最佳。通过影像对象的特征组合建立最佳的分类规则,与传统的分类方法相比,分类精度高达88.65%,Kappa系数为0.85,是一种高效且比较切实可行的方法。