基于SAR提高喀斯特地区LUCC光谱分类精度研究
2016-01-25分类号：P237
【部门】贵州师范大学喀斯特研究院 贵州省遥感中心
【摘要】喀斯特地区复杂地表形态导致地面调查可深入性差、精度不高，遥感则作为该区有效监测与研究人类活动对土地利用（ＬＵＣＣ）方式与利用程度影响的主要手段。文章利用ＡＬＯＳ多光谱数据与ＴｅｒｒＡ ＳＡｒＸ的数据进行融合，讨论了ＨＨ极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据ＬＵＣＣ分类的精度，并比较了不同融合方法对地物识别。结果表明：２种数据之间的融合充分利用了多光谱的光谱信息与ＨＨ极化数据丰富的结构与纹理的特征，增强了不同地物之间的光谱差异，提高地物可分性；ＰＣ法融合、ＩＨＳ法融合分类精度较单独使用ＡＬＯＳ多光谱数据分类精度分别提高了８％与１３％，而且由于ＨＨ极化对植被含水量的敏感性，提高了＂插花＂分布的．．．
【关键词】SAR ALOS 融合 LUCC 分类精度
【基金】贵州师范大学研究生创新基金资助(研创2014(17)); 国家重点基础研究发展计划课题“人为干预下喀斯特山地石漠化的演变机制与调控”(2012CB723202); 贵州省科技计划课题“岩土类型格局”(黔科合JZ字[2014]200201); 贵州省软科学研究项目“国家重点生态功能区生态文明建设与科技支撑研究——以贵州为例”(黔科合R字[2014]2012号)
【所属期刊栏目】中国农业资源与区划
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