基于ALOS数据的遥感植被分类研究

摘要：

以广西平南县的植被覆盖为研究对象,以ALOS为遥感数据源,并对其进行了数据处理,运用信息量、相关系数及OIF方法,分析数据的波段特征;采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,并将其与传统的监督分类方法进行了比较.结果表明:基于光谱特征的植被遥感信息提取方法分类总体精度显著提高,Kappa系数达到0.877;采用Landsat-5 TM遥感影像对该方法进行推广,分类总体精度为86.09%,Kappa系数为0.83.结果表明该分类方法能有效地对植被进行分类与识别,并对不同数据源的植被分类有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和方法.

关键词：遥感、光谱信息、ALOS、植被分类

所属期刊栏目：30

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家科技支撑计划;国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研基金;湖南省自然科学基金

在线出版日期：2011-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：37-42