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针对传统的茶区提取主要依靠人工野外勘测方法,需要耗费大量的人力物力,时效性差,精度低,不能及时有效地获取茶区空间分布信息,同时茶区在光谱特征上与林地、梯田等具有极强的相似性,茶种植区的遥感识别工作难度高等问题,提出了一种面向对象结合变差函数的茶种植区自动提取方法。为了解与动态监测茶的种植情况,选取位于贵州省铜仁市的4块矩形区域作为研究区。首先,采用面向对象的方法,构建分类规则集,剔除包括道路、建筑物、水体在内的非植被区域;然后,利用茶种植区与其他植被区域的变差函数纹理特征差异,构建决策树分类模型,选