基于面向对象的QUICKBIRD数据和SAR数据融合的地物分类

• 作者: 刘超逸 王宇航 范文义
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 多源遥感 面向对象 尺度分割 合成孔径雷达(SAR) 数据融合
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: S757.2
• 语种: 中文

摘要

为了实现精确植被类型信息提取,以福建省三明市将乐林场Quickbird影像和Radarsat-2全极化影像作为基础数据,探讨高空间分辨率光学遥感影像与SAR(合成孔径雷达)全极化影像融合进行地表覆盖及森林类型识别的可行性.采用面向对象多尺度分割方法对Quickbird全色与多光谱的融合影像进行处理,SAR影像采用Gram-Schmidt融合方法处理,运用处理的Quickbird与SAR的融合影像,分类提取植被的光谱、纹理和几何特征信息,建立类层次结构,并对分类结果进行比较分析.结果表明:基于对象与知识的方法对高空间分辨率影像分类取得了较好的分类效果,多源遥感数据分类的总体精度为0.903.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范文义		191	3189	30.0	46.0
2	王宇航		4	26	3.0	4.0
3	刘超逸		1	10	1.0	1.0