基于无人机影像的荒漠地表类型信息提取

摘要: 基于无人机可见光影像对古尔班通古特沙漠地表类型信息进行提取，运用面向对象的多尺度分割，在提取样本的光谱、形状、纹理、植被指数特征的基础上，建立规则提取地表类型信息。结果表明：① 荒漠地表类型不同，最佳分割尺度不同；② 不同荒漠化程度地表类型特征相似，无法运用单个特征进行区分，需选用多种特征组合提取地表类型；③ 面向对象的多尺度分割方法相对于基于像元的最大似然法分类有明显提高，面向对象轻度沙漠区总体分类精度为93.00%，中度沙漠化区为91.83%，重度沙漠化区为93.50%，较基于像元的最大似然方法分别提高了10.34%、11.86%和12.50%。表明针对无人机可见光影像，面向对象的多尺度分割方法能高精度地提取荒漠地表类型信息。