基于森林小班的高分影像融合及地类信息提取

发布时间：2017-11-21 17:09

  本文关键词：基于森林小班的高分影像融合及地类信息提取

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【摘要】：以2013年资源3号高分辨率卫星遥感影像及森林小班矢量数据为数据源,以紫金山国家森林公园为例,基于森林小班对象将原始多光谱和全色影像进行融合。在较优融合影像基础上,采用面向对象分类方法提取研究区阔叶林、针阔混交林、竹林、灌木林地、松类、杉类和柏类等地类信息,并以现有的森林小班矢量数据验证影像融合效果,所得结论如下:1)基于森林小班矢量数据对遥感影像数据进行分割和融合是有效提取地类信息的基础。2)基于森林小班对象影像融合效果评价结果表明,Wavelet融合算法对资源3号卫星遥感影像数据融合效果较优;HPF,PCA和IHS融合算法次之;Brovey融合算法融合效果较差。3)基于Wavelet融合影像进行地类信息提取,总体分类精度为83.5%,Kappa系数为0.79。以上结论表明基于森林小班的影像融合方法是可行的,该方法有利于国产高分影像地类信息的提取,可为进一步获得更高的信息提取精度和更细分树种类型识别提供基础。
【作者单位】： 南京林业大学南方现代林业协同创新中心;南京林业大学林学院;
【基金】：国家948计划项目(2013-4-63) 南京林业大学科技创新基金项目(CX2011-24) 江苏高校优势学科建设工程自助项目(PAPD)
【分类号】：S757;TP751
【正文快照】： 森林资源是地球上最重要的资源之一,是林业可持续发展的关键,如何量测森林资源现状、监测其动态系统变化,分析评价森林资源的数量、质量、分布及健康等是我们当今所关注的热点问题。随着太空卫星的发展,遥感技术已经成为森林资源监测的主要支撑手段,遥感影像真实记录了地表地

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本文编号：1211652