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基于ENVISAT ASAR、Landsat TM与DEM的泥炭沼泽信息提取方法

发布时间:2018-07-09 14:33

  本文选题:ENVISAT + ASAR ; 参考:《武汉大学学报(信息科学版)》2017年02期


【摘要】:泥炭沼泽是重要的湿地类型之一,对全球变化和生态平衡具有重要意义。本研究在野外实地调查和对比不同地物类型在不同极化方式下雷达影像后向散射系数差异的基础上,以ENVISAT ASAR、Landsat TM与数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据为基本信息源,利用面向对象与决策树分类相结合的遥感影像分类方法,实现对小兴安岭西部泥炭沼泽典型分布区不同泥炭沼泽类型的空间分布信息提取,总体分类精度93.54%,Kappa系数0.92。结果表明,该方法在泥炭沼泽信息提取方面具有较大的应用潜力,相对于先前的研究,在分类精度上有一定的提高。
[Abstract]:Peat swamp is one of the important wetland types, which is of great significance to global change and ecological balance. On the basis of field investigation and comparison of the backscattering coefficients of different ground objects under different polarization modes, the data of ENVISAT ASARLandsat TM and digital elevation model (digital elevation model-Dem are taken as the basic information source. The spatial distribution information of different peat swamp types in typical distribution area of peat swamps in the west of Xiaoxinganling Mountains was extracted by using the method of remote sensing image classification based on the combination of object oriented and decision tree classification. The total classification accuracy was 93.54 and Kappa coefficient was 0.92. The results show that this method has great application potential in the information extraction of peat swamp, and the classification accuracy is improved compared with previous research.
【作者单位】: 福建农林大学计算机与信息学院;中国科学院东北地理与农业生态研究所湿地生态与环境重点实验室;吉林大学地球科学学院;中国科学院大学;
【基金】:国家自然科学基金(41671219,41371403,41401502)~~
【分类号】:P237;P941.78

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本文编号:2109677

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