基于多时相GF1-WFV和GF3-FSⅡ极化特征的湿地分类

摘要：

针对湿地季节性变化特点和不同湿地类型植被覆盖的差异,综合利用多时相GF1-WFV和GF3-FSⅡ极化特征数据,开展湿地精细分类方法研究.首先,对13期GF1-WFV影像的光谱信息、植被指数和水体指数,利用随机森林算法(Random forests,RF)的OOB样本,优选出50个特征值,进行湿地初分类;然后,针对分类结果中沼泽草地、灌丛沼泽和沼泽地混分,部分湿地类型识别精度低的问题,利用1期植被生长旺盛期的GF3-FSⅡ双极化SAR影像,从强度和幅度两个维度进行后向散射特征分析,优选σFD-HH进行部分湿地类型识别;最后,以吉林省大安市为研究区进行实例验证与分析,结果表明,湿地分类总体精度为86.23％,Kappa系数为0.82.本文研究结果可以为湿地资源调查和管理提供技术支撑.

关键词：湿地分类、多时相GF1-WFV、GF3-FSⅡ、极化特征、随机森林

所属期刊栏目：51

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：中国国土勘测规划院委托科技项目201805510810461

在线出版日期：2020-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：209-215