面向對象分類方法在水土保持措施提取中的應用

趙搏華，王秀茹?，閻世煜，張羽飛，張 婷

(1.北京林業大學水土保持學院, 100083, 北京; 2.大連科技學院, 116052, 遼寧大連)

水土保持監測的目的是為掌握生產建設項目建設過程中的水土流失程度、危害、發展規律及水土保持效果。近年來，無人機遙感影像進行自動分類技術越來越多地應用在水土保持監測領域，而主流的自動分類方法是面向對象分類法。不少學者們研究發現，該方法與遙感數據結合可以滿足不同行業的測算需求。如王枚梅等[1]基于面向對象方法提取亞高山針葉林的參數，得到高效、可靠的無人機遙感影像分類結果。李夢華等[2]和唐磊[3]研究基于面向對象分類對梯田遙感影像自動提取，可以準確地獲得梯田及空間分布等相關信息。還有學者基于厘米級無人機影像應用面向對象方法[4]，對黑土區的壟臺壟溝等線性水土保持措施進行自動識別，結果表明該方法基本可實現對黑土區水土保持措施的精準識別。同時也有學者對比不同的面向對象分類方法的應用，如毛雙雙[5]研究高峰林場面向對象分類后的變化檢測，結果表明決策樹分類法優于最鄰近分類法，精度更高。鄔亞娟等[6]研究Cart決策樹、C4.5決策樹、KNN、SVM 4種分類方法在干旱半干旱地區植被面向對象的分類精度，結果表明基于決策樹的分類精度高于KNN、SVM算法。也有學者通過鄰近、K-最鄰近、決策樹、支持向量機和隨機森林5種方法提取凍土熱融滑塌邊界的性能和精度[7]，得出SVM方法的Kappa系數高于其他4種分類方法，更適合無人機遙感影像凍土熱融滑塌邊界的提取。……