选择艾比湖为研究区域,以ZY-3多光谱影像为数据源,经正射校正、辐射定标和大气校正等预处理,分析湖区内不同水体覆盖的光谱特征,确定并构建各类水体的解译标志.综合运用光谱、纹理和形状信息等解译标志,采用定性与定量结合的规则,建立基于面向对象法的艾比湖卤虫卵虫条带信息提取模型,并对分类结果进行精度评价.研究表明,分类结果的总体分类精度达到91.74％、Kappa系数为0.89;与基于像元法进行对比分析显示,针对卤虫卵虫高、中密度及潜在覆盖区域,面向对象法的分类精度分别达到95.08％,92.30％和91.26％,而基于像元法的分类精度分别为90.16％,87.18％和86.40％;RIartemia指数与形状特征结合可以有效提取不同密度分布的卤虫卵虫信息,相比基于像元法,面向对象法更为有效;由分类结果图可知,面向对象法大大避免了"椒盐"现象,卤虫卵虫区分度高.本研究探索了高空间分辨率图像不同密度卤虫卵虫信息提取的技术方法,可为准确掌握和预测卤虫卵虫的分布与强度提供有效手段,对揭示卤虫的繁殖过程和资源评估具有实用意义.
面向对象法 卤虫卵虫 多尺度分割 解译标志