基于多源遥感数据的面向对象林分类型识别

编号 zgly0001559388

文献类型 期刊论文

文献题名 基于多源遥感数据的面向对象林分类型识别

作者 毛学刚  魏晶昱 

作者单位 东北林业大学林学院 

母体文献 应用生态学报 

年卷期 2017年11期

年份 2017 

分类号 S771.8 

关键词 面向对象  Radarsat  QuickBird  合成孔径雷达  支持向量机 

文摘内容 林分类型的识别是森林资源监测的核心问题之一.为研究多源遥感数据协同的面向对象林分类型分类识别,采用Radarsat-2数据和Quick Bird遥感影像协同进行面向对象分类.在面向对象分类过程中,采用3种分割方案:单独使用Quick Bird遥感影像分割;单独使用Radarsat-2数据分割;Radarsat-2&Quick Bird协同分割.3种分割方案均采用10种分割尺度(25~250,步长25),应用修正的欧式距离3指标评价不同分割方案的分割结果,确定最优分割方案及最优分割尺度.在最优分割结果的基础上,基于地形、高度、光谱及共同特征的不同特征组合,应用带有径向基(RBF)核函数的支持向量机(SVM)分类器进行杉木林、马尾松林、阔叶林3种林分类型识别.结果表明:与单独使用一种数据相比,Radarsat-2数据和Quick Bird遥感影像协同方案在面向对象林分类型分类方面具有优势.Radarsat-2&Quick Bird协同分割方案,以最优尺度参数100进行分割时,分割结果最好.在最优分割结果的基础上,应用两种数据源提取的全部特征进行面向对象林分类型识别的精度最高(总精度为86%,Kappa值为0.86).本研究结果不仅可为多源遥感数据结合进行林分类型识别提供参考和借鉴,而且对于森林资源调查和监测有现实意义.