30m全球地表覆盖遥感分类方法初探

全球地表覆盖分布及变化是气候变化研究、生态环境评估、地理国情监测、宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息。由于全球范围内地表覆盖复杂多样,光谱差异大,单一的分类算法缺乏通用性,提出层次分类策略并进行试验分析。结果表明,层次分类策略要优于SVM、J48、RF和贝叶斯等分类方法。通过全球范围10个试验区的试验,除受大面积云影响的马来西亚试验区精度为65%之外,其他区域的总体分类精度均达到70%以上,具有较强的鲁棒性和通用性,可以用于30 m全球地表覆盖产品的研制。