基于ALOS数据的遥感植被分类研究

• 作者: 严恩萍 孙华 林辉 白丽明 莫登奎
• 来源期刊: 中南林业科技大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 遥感 光谱信息 ALOS 植被分类
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 37-42
• 分类号: S771.8
• 字数: 3623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-923X.2010.11.008

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林辉	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	130	1476	21.0	29.0
2	孙华	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	81	1088	20.0	27.0
3	莫登奎	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	26	423	12.0	20.0
4	严恩萍	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	33	434	11.0	19.0
5	白丽明	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	2	27	2.0	2.0