SAR数据与光学数据融合在土地覆盖分类中的应用研究

发布时间：2017-09-27 02:20

  本文关键词：SAR数据与光学数据融合在土地覆盖分类中的应用研究

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【摘要】：采用ALOS-1-PALSAR数据的强度信息、HV/HH极化比值信息和HVHH相干系数与TM影像融合,以支持向量机(SVM)的方法对土地覆盖进行分类,对比了TM影像、TM+SAR强度影像、TM+HV/HH比值影像、TM+相干影像的分类结果。结果表明:分类精度由高到依次为TM+相干影像TM+HV/HH比值影像TM+SAR强度影像TM影像;采用SAR数据与光学数据融合,可以在不同程度上提高土地利用覆盖分类的精度。
【作者单位】： 西南林业大学林学院;
【关键词】： 土地覆盖分类 SAR TM 融合
【基金】：西南林业大学科研启动基金项目(SWFC.IP2012111209)资助 国家自然科学地区科学基金(31260156)资助 西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室开放基金资助
【分类号】：P237
【正文快照】： 土地覆盖是随着遥感技术发展而出现的一个新概念,具体是指根据土地的自然属性将地球陆地表面分为不同的覆盖类型,包括地表植被、水体、湖泊、人工建筑物、土壤等类型[1]。土地利用覆盖变化是全球变化研究中的一个主要内容,随着遥感技术的兴起,已经成为土地覆盖分类研究的一个

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本文编号：927094