泰山麻栎多光谱遥感识别的方法优选

• 作者: 刘晓 朱西存 王凌 谭振华 韦秋雨
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 麻栎 敏感波段 泰山 多光谱遥感 树种识别方法
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2018.09.026

摘要

树种识别精度将直接影响森林制图精度.为提高泰山麻栎识别精度,通过优选敏感波段及其波段组合,利用多种方法对麻栎进行遥感识别.本文基于资源一号02C(ZY-102C)5月12日多光谱遥感影像,分析关键物候期的光谱特征,选取敏感波段并进行波段组合,分别运用云模型、支持向量机(SVM)、最大似然法(MLC)3种分类方法对麻栎进行遥感识别.结果表明,第2、3波段(记为B2和B3)为识别麻栎的敏感波段,其中B3为最敏感波段.3种识别方法中,云模型总体识别精度最高,为94.29％;其次是支持向量机,为90.82％;最大似然法最低,为85.54％.本文利用B3波段构建的云模型对泰山麻栎识别效果最优,可为其他树种识别提供技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱西存	山东农业大学资源与环境学院土肥资源高效利用国家工程实验室	55	916	18.0	29.0
2	王凌	山东农业大学资源与环境学院土肥资源高效利用国家工程实验室	27	559	14.0	23.0
3	谭振华		10	14	2.0	3.0
4	刘晓	山东农业大学资源与环境学院土肥资源高效利用国家工程实验室	12	53	4.0	7.0
5	韦秋雨	山东农业大学资源与环境学院土肥资源高效利用国家工程实验室	1	1	1.0	1.0