基于Gaofen-2影像和面向对象的椰子林分类研究

椰子是重要的热带经济作物，海南椰子种植面积占全国的90%以上。快速获取椰子种植面积及其空间分布信息对热带作物产业规划具有十分重要的作用。本研究基于国产Gaofen-2高分辨率卫星影像，以文昌市东郊镇为试验区，开展椰子林遥感分类研究。基于最优分割尺度的面向对象分类方法，选取4个光谱特征、5个植被指数和32个纹理特征为辅助参量，构建了4种不同的面向对象分类组合（光谱特征、光谱特征+纹理特征组合、光谱特征+植被指数组合、光谱特征+纹理特征+植被指数特征组合）进行椰子林分类提取，并与基于像元的椰子林分类结果进行对比分析。结果表明：（1）仅采用基于像元分类方法，椰子林的总体分类精度（overall accuracy, OA）和用户精度（user’s accuracy, UA）分别达到87.05%和85.21%。（2）相比基于像元分类，4种面向对象分类组合的OA值提高了5.51%～8.72%。（3）光谱特征和纹理特征组合提取椰子林分类结果最优，OA值和UA值分别达到95.77%和97.15%；光谱特征和植被指数的组合也得到了较好的分类结果，OA值和UA值分别为94.88%和94.42%；所有的光谱特征、植被指数和纹理特征全部参与分类得到的OA值和UA值分别为94.67%和94.17%，低于仅使用光谱特征或者植被指数的组合。综上，国产高分辨率Gaofen-2影像在椰子林遥感精准识别中具有很大的潜力，结合纹理特征的面向对象分类方法可以更准确地提取椰子林分类信息，研究结果可为多云多雨地区大尺度椰子林遥感识别提供技术参考。