基于光谱特征的森林类型识别研究

摘要：

光谱特征分析是森林类型识别的前提.使用ALOS遥感数据,通过单波段、多波段统计方法分析波段数据特征,获得对影像的整体认识；运用归一化植被指数、主成分分析以及最佳指数法,计算不同森林类型的光谱特征；通过与最大似然法对比,结合实地调查数据,构造出理想的决策树算法,研究森林类型的识别问题.结果表明:ALOS数据4个波段中,波段4独立性较强,在遥感信息提取中是必选波段；NDⅥ及主成分变换可显著增强地物区分度,为森林类型识别研究的波段组合提供参考；同最大似然法相比,决策树分类精度显著提高,Kappa系数达0.878 7；该算法可降低混合分类现象,提高森林类型识别精度.

关键词：遥感、光谱特征、ALOS、森林类型

所属期刊栏目：31

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研基金;林业公益性行业科研专项

在线出版日期：2012-07-13（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：23-29