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高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

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高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息.为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法(Feature Space Optimization,FSO)和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段(8波段)的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名.结果表明:在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助.
Tree Species Classification based on the New Bands of GF-6 Remote Sensing Satellite

张沁雨、李哲、夏朝宗、陈健、彭道黎

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北京林业大学林学院,北京100083

国家林业和草原局调查规划设计院,北京100714

高分六号遥感卫星 树种分类 特征优选 纹理特征 红边波段 新增波段 根河市阿龙山林业局

引进国际先进林业科学技术项目(948项目)高分林业遥感应用示范系统项目(第二期)

2015-4-32

2019

地球信息科学学报
中国科学院地理科学与资源研究所

地球信息科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.004
ISSN:1560-8999
年,卷(期):2019.21(10)
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