欢迎访问林草资源研究

林业资源管理 ›› 2016›› Issue (2): 98-105.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2016.02.018

• 科学研究 • 上一篇    下一篇

基于森林小班的高分影像融合及地类信息提取

 孟雪,  郜昌建,  高媛赟,  刘俊,  林国忠,  温小荣,  佘光辉   

  1. 南京林业大学 南方现代林业协同创新中心,南京210037;南京林业大学 林学院,南京210037
  • 出版日期:2016-04-28 发布日期:2021-01-27

Land Use Information Extraction and High Resolution Image Fusion Based on Forest Resource Sub-compartment

MENG Xue,GAO Changjian,GAO Yuanyun,LIU Jun,LIN Guozhong,WEN Xiaorong,SHE Guanghui   

  • Online:2016-04-28 Published:2021-01-27

摘要: 以2013年资源3号高分辨率卫星遥感影像及森林小班矢量数据为数据源,以紫金山国家森林公园为例,基于森林小班对象将原始多光谱和全色影像进行融合。在较优融合影像基础上,采用面向对象分类方法提取研究区阔叶林、针阔混交林、竹林、灌木林地、松类、杉类和柏类等地类信息,并以现有的森林小班矢量数据验证影像融合效果,所得结论如下:1)基于森林小班矢量数据对遥感影像数据进行分割和融合是有效提取地类信息的基础。2)基于森林小班对象影像融合效果评价结果表明,Wavelet融合算法对资源3号卫星遥感影像数据融合效果较优;HPF,PCA和IHS融合算法次之;Brovey融合算法融合效果较差。3)基于Wavelet融合影像进行地类信息提取,总体分类精度为83.5%,Kappa系数为0.79。以上结论表明基于森林小班的影像融合方法是可行的,该方法有利于国产高分影像地类信息的提取,可为进一步获得更高的信息提取精度和更细分树种类型识别提供基础。

关键词: 资源3号卫星,  , 森林资源小班,  , 影像融合,  , 地类信息提取