基于多時相SAR數(shù)據(jù)和SPOT數(shù)據(jù)的盤古林場林分類型識別.pdf

1、森林植被是生態(tài)系統(tǒng)中主要的自然資源，在全球碳水循環(huán)中發(fā)揮著重要的作用。隨著人們對森林資源的需求日益增長，對森林類型信息的識別提取就具有重大意義。近幾年來遙感技術(shù)的不斷發(fā)展應(yīng)用，利用遙感技術(shù)監(jiān)測森林已經(jīng)成為發(fā)展的必然趨勢。遙感呈現(xiàn)出多源信息化，與單一的遙感信息源相比，不同的遙感數(shù)源融合可以獲得更精準的林分類型識別結(jié)果。
　　林分類型信息的提取一直是遙感影像分類中的熱點和難點。而大興安嶺區(qū)又是我國重點林區(qū)和天然林主要分布區(qū)之一，植被類

2、型豐富，種類繁多，這為林分類型精確識別帶來了很大的難度。為了比較和提高林分類型的分類精度，研究結(jié)合主被動遙感，利用光譜特性、極化特性和多時相特性在不同林分類型中的差異，進行林分類型信息的高精度識別。
　　研究以大興安嶺林區(qū)盤古林場為實驗區(qū)，綜合利用SPOT-5影像和不同時相的RADARSAT-2全極化SAR影像，本論文采用三種分類方案并利用最大似然分類方法和支持向量機(SVM)分類方法對研究區(qū)遙感影像進行分類，并比較不同分類方案對

3、林分類型識別的精度。三種方案分別是:(1)單獨采用SPOT影像對林分類型進行識別;(2)對全極化SAR數(shù)據(jù)進行極化分解提取參數(shù)并結(jié)合SPOT數(shù)據(jù)參與分類;(3)結(jié)合SPOT數(shù)據(jù)與多時相全極化SAR分解參數(shù)進行分類。結(jié)果表明:利用最大似然分類方法對比SPOT、加入單時相和加入多時相三種方案的分類結(jié)果，方案三加入多時相SAR影像與SPOT數(shù)據(jù)對白樺林、落葉松林、樟子松林和云杉林的分類中總分類精度最高，為84.64％，Kappa系數(shù)為0.78