基于GF-1/WFV影像的青海祁连山地区地表覆被自动分类应用研究
The Administration and Technique of Environmental Monitoring（2019）
摘要
基于GF-1/WFV影像的地表覆被自动提取方法,利用青海祁连山地区复杂、独特的地表覆被垂直变化特征,建立以祁连山地区为例的水源涵养区地表覆被分类规则.结果表明,总体分类精度为95.73％,Kappa值为0.8896,分类精度优于80％.尝试将网络远程视频监控系统应用在遥感解译中,选取样本点近距离验证典型地物类型,包括生态脆弱区(冰川)、生物多样性重点保护区(青海小叶杨原种保护地)等,分类精度为94.8％,应用潜力大.
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