面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

摘要

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取，以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象，基于Sentinel-2A卫星数据，采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法，对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度，在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化，获取最优特征组合；然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%；单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度，在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息，以抑制过度分割或亚分割现象，从而降低错分或漏分。因此，高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度，且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。

关键词

大棚类型 / 精细提取 / Sentinel-2A卫星数据 / 面向对象影像分析 / 多层多尺度分割分类