ENVISAT ASAR森林分类研究

发布时间：2021-11-02 02:07

　　在国家森林资源调查和监测中，既有宏观决策控制的需求，也有微观即局部小范围内调查监测的需要，尤其对后者，必须满足较高的森林识别精度。遥感技术的迅速发展为解决这一难题提供了有效的工具和手段。然而，可见光遥感的局限使数据的获取受制于天气或光照条件，数据源难以保证。雷达遥感具有全天时、全天候的工作能力，在林业应用上有很大的潜力。本文拟对多时相雷达数据应用于森林识别做一初步研究。 由于ERS-1和ERS-2 SAR影像仅采用单波段、单极化和固定入射角成像，无法利用多波段、多极化、多角度的雷达信息，对地类和森林的分类效果并非理想，所以我们选取双极化的ENVISAT ASAR为数据源来进行森林分类。 遥感的分类算法很多，但没有一种算法是普遍适用和最优的，这是由遥感影像本身的复杂性决定的。人们只能针对某一具体的遥感数据，不断探索新的分类算法，以求达到更好的效果。如何利用雷达影像的特征来提取更多的信息，提高森林的识别精度是本文研究的目的。通过研究得出以下结论： （1） 应用最大似然法直接对经过初步预处理的ASAR影像分类，要达到较高的森林识别精度比较困难，而通过一幅ASAR不同极化影像... 

【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

长白山地区TM影像图

图3.2经滤波和正射校正后的6月26日(PrecisionI.ge)的ASAR影像Fi仓ure3.2TheP代一ProeessedASARIma仑eof6.26

图3.3经滤波和正射校正后的7月31日(Precisionlmage)的ASAR影像Fi仓ure3.3ThePre.P阳cessedASARImageof7.3125

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3471133