文献类型：期刊文献

中文题名：基于高空间分辨率影像的小班区划技术研究

英文题名：Technology Study in Division of Forest Resources Based on the High-spatial Resolution Remote Sensing Images

作者：张艮龙[1] 冯益明[2] 贾建华[1] 武红敢[2] 李增元[2]

第一作者：张艮龙

机构：[1]西安科技大学;[2]中国林业科学研究院资源信息研究所

年份：2010

期号：1

起止页码：132-137

中文期刊名：遥感技术与应用

外文期刊名：Remote Sensing Technology and Application

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2008】；CSCD:【CSCD_E2011_2012】；

基金：林业公益科研专项项目"基于激光雷达和高空间分辨率遥感影像的林相图自动更新技术研究(200704019)";863项目"面向地块的地物类型精细识别技术及其应用(2007AA12Z181)";国家"十一五"科技支撑课题"森林资源综合监测信息采集处理技术体系研究(2006BAD23B01)"部分内容

语种：中文

中文关键词：面向对象;多尺度分割;小班区划

外文关键词：Object-oriented; Multi-scale segmentation; Sub-compartment division

分类号：TP79

摘要：当前森林资源调查小班区划主要是在现地进行对坡勾绘,这种方法存在人为主观性,缺乏科学客观性。提出了面向对象的多尺度分割策略,针对不同尺度的地物信息采用不同的分割尺度,在此基础上构建多尺度分割等级网,实现了地物信息的分层提取。进而对森林资源进行小班区划,实验结果表明该方法可以大大提高基于影像自动解译的小班区划精度。
The main method of current forest resources sub-compartment division is adopted drawing division boundary according to the condition of opposite hillside in the field,which existence of human subjectivity and lacks of scientific objectivity in this approach.This paper brings forward the strategy of object-oriented multi-scale segmentation,which takes different segmentation scales according to the feature information of diferent scales.Based on this,the multi-scale segmentation network is established and the layered extraction of the feature information is realized.And then in sub-compartment division of forest resources,experimental results show that the method can greatly improve the accuracy of the sub-compartment division in image-based automatic interpretation.