侵蝕溝的提取研究為溝壑地貌土壤侵蝕監(jiān)測(cè)提供重要依據(jù)�；跓o(wú)人機(jī)獲取的高分辨率DOM和DEM計(jì)算出地形屬性指標(biāo),進(jìn)行不同侵蝕程度范圍的多尺度分割,選擇最優(yōu)分割尺度參數(shù)并評(píng)定分割效果,根據(jù)影像數(shù)據(jù)特征的分類精度構(gòu)建面向?qū)ο蠓诸惖奶卣骺臻g,利用統(tǒng)計(jì)分析方法結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí),建立相應(yīng)的分類規(guī)則,對(duì)安塞區(qū)紙坊溝的侵蝕溝進(jìn)行提取,實(shí)現(xiàn)有效分類。結(jié)果表明:在地形數(shù)據(jù)與光譜特征、紋理特征和幾何信息等影像數(shù)據(jù)結(jié)合的特征選擇下,侵蝕溝提取效果最佳,最終整體精度達(dá)到92.81%,Kappa系數(shù)為0.85,分類用戶精度最高達(dá)到90.01%。侵蝕溝的有效提取不僅掌握了安塞區(qū)紙坊溝的土壤侵蝕情況,對(duì)后續(xù)的水土保持和治理工作也具有重要意義。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪技術(shù)裝備. 2019,21(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

研究區(qū)位置圖

ESP工具通過(guò)計(jì)算在不同的分割尺度下所得到的對(duì)象同質(zhì)性的局部變化（local variance,LV），并以此作為所分割的對(duì)象層的標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation），從而用于判斷分割效果的好壞。每一個(gè)形狀參數(shù)與緊致度參數(shù)的組合對(duì)應(yīng)一個(gè)最優(yōu)分割尺度參數(shù)，每個(gè)組合的最優(yōu)分割尺度參數(shù)的大小也不相同。并且用局部變化的變化率值來(lái)表示對(duì)象的最佳分割尺度參數(shù)，當(dāng)局部變化（LV）的變化率值（ROC-LV）達(dá)到最大值時(shí)，該點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的尺度參數(shù)就可以認(rèn)為是最優(yōu)分割尺度參數(shù)，如圖2所示。3.4 分割效果評(píng)定

對(duì)上述兩種分類方法的提取精度進(jìn)行計(jì)算，沖溝切溝區(qū)和淺溝區(qū)的提取精度分別如表5和表6所示。其中沖溝切溝區(qū)的整體分類精度為92.81%,Kappa系數(shù)為0.85，其分類精度較高，隨機(jī)森林的兩類效果優(yōu)于KNN分類以及SVM分類，凸顯出隨機(jī)森林分類具有分析復(fù)雜相互作用分類特征的能力。根據(jù)提取結(jié)果，可以看出淺溝可以很好被提取，目視解譯的結(jié)果有40個(gè)淺溝對(duì)象，利用規(guī)則分類提取的淺溝對(duì)象為46個(gè)，其中漏分的淺溝對(duì)象為3個(gè)，錯(cuò)分的淺溝對(duì)象為2個(gè)，提取的用戶精度為86.96%。淺溝出現(xiàn)錯(cuò)分漏分的原因在于淺溝比較小，分類時(shí)對(duì)分類特征較為敏感，而分類特征閾值的確定也對(duì)分類精度產(chǎn)生影響。5 結(jié)束語(yǔ)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3523563