Fig. 1. Schematic diagram of study area
Fig. 2. The ED3Modified values vs the segmentation scale
Fig. 3. Image segmentation results at different scales
Fig. 4. Evaluation of the optimal feature spaces dimensions
Fig. 5. Extraction results of random forest tea plantations
Fig. 6. Comparison of the object-oriented and pixel-based classifications
类别 | 数据层 | 对象特征指标 | 指标数 |
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光谱 | 蓝 绿 红 近红外 | 各个波段光谱反射率 均值/标准差 | 14 | 归一化植被指数 归一化水体指数 燃烧面积指数 调整土壤亮度的植被指数 亮度指数 | 植被指数均值 | 对象内部最大差值 | 其他指数均值 | 纹理 | 对比度 相异度 角二矩阵 相关性 熵 同质性 | 灰度共生矩阵 | 6 | 空间 | 分割对象 | 紧致度 面积 长/宽 | 3 |
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Table 1. The features of object-oriented classification
类型 | 贝叶斯分类 | 决策树分类 | 随机森林分类 |
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生产者精度/% | 使用者精度/% | 生产者精度/% | 使用者精度/% | 生产者精度/% | 使用者精度/% |
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茶园 | 67.23 | 75.33 | 68.84 | 83.83 | 70.54 | 87.13 | 森林 | 96.82 | 93.72 | 96.71 | 91.44 | 97.83 | 93.72 | 农田 | 44.31 | 52.74 | 54.62 | 66.21 | 69.68 | 74.44 | 不透水层 | 80.00 | 65.82 | 91.42 | 83.62 | 98.41 | 84.93 | 水体 | 82.13 | 88.53 | 80.86 | 92.34 | 88.54 | 84.64 | 统计 | Kappa=0.70 总体精度/%=87.73 | Kappa=0.72 总体精度/%=88.52 | Kappa=0.78 总体精度/%=91.23 |
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Table 2. Comparison of the accuracies of object-oriented supervision classification
类型 | 基于像元的多分类 | 类型 | 面向对象的二分类 |
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生产者精度/% | 使用者精度/% | 生产者精度/% | 使用者精度/% |
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茶园 | 55.43 | 63.71 | 茶园 | 76.53 | 92.74 | 森林 | 74.54 | 80.23 | 其他 | 96.81 | 94.63 | 农田 | 49.40 | 53.74 | 不透水层 | 63.63 | 71.12 | 水体 | 78.82 | 83.94 | 统计 | Kappa=0.58 总体精度/%=71.42 | | Kappa=0.85 总体精度/%=94.74 |
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Table 3. Comparison of the accuracies of pixel-wise RF and object-oriented RF for tea plantations extraction