基于环境与灾害监测预报小卫星的树种识别

• 作者: 李俊明 李增元 杨超 邢艳秋
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: HJ-1A 森林类型 地形因子 树种识别
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 页码范围: 41-45,50
• 页数: 6页
• 分类号: S771.8
• 语种: 中文

摘要

应用环境与灾害监测预报小卫星的高光谱遥感影像，对吉林省汪清林业局施业区内的典型树种蒙古栎、白桦和落叶松进行分类。依据各树种在相同波段灰度值的差异性，从HJ-1 A遥感影像的115个波段中提取3个树种可分性好的波段区域，建立基于植被灰度值的分类规则进行预分类，再结合地形因子的坡向数据和DEM数据等地形因子进行再分类。预分类的总体分类精度为68．33％，分别结合坡向数据和高程数据的分类精度为81．67％和80．00％；在预分类中，结合坡向和高程数据的总体分类精度为88．33％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢艳秋		78	768	16.0	24.0
2	李增元	中国林业科学研究院资源信息研究所	162	3306	33.0	49.0
3	李俊明		4	46	4.0	4.0
4	杨超		11	47	4.0	6.0