摘要：森林遥感分类是森林资源调查和监测的关键技术之一。在我国南方亚热带林区，由于森林分布破碎、类型多样、结构复杂，地物信息提取难度较大，森林遥感分类精度亟待提高。本文以ALOS高分辨率遥感影像为数据源，以井冈山国家级自然保护区为研究区，建立了基于遥感影像判读的亚热带森林二级分类体系，采用面向对象的图像分类方法，筛选出NDVI、DEM、Intensity等关键指数，确定了各森林类型信息提取的知识规则，实现了森林信息的分层逐步分类提取，并结合实地调查对信息提取的精度进行验证，分析结果显示基于对象的森林遥感分类精度达81.37%。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 农业科技> 林业
收录：知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：面向对象 森林 alos 遥感分类 井冈山国家级自然保护区
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
