基于Landsat-8影像森林植被信息计算机自动提取研究

Landsat-8能够提供15 m全色波段和30 m分辨率的多光谱波段,Landsat-8上携带有OLI(operational land imager,陆地成像仪)和TIRS(thermal infrared sensor,热红外传感器)2个主要载荷,OLI陆地成像仪包括9个波段,TIRS包括2个热红处波段,全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征。本研究以攸县为例,采用Landsat-8遥感影像为数据源,进行缨帽变换及主成分分析处理,利用决策树分类模型进行提取。结果表明:Landsat-8遥感数据经过缨帽变换和主成分分析处理后,增强纹理信息,突出各地物的特征,把各地物在经过处理后的灰度值作为决策树分类模型的阈值,利用计算机自动提取,提取的总体精度为84.7%,攸县森林植被的面积为150911.7 hm2与以往的只利用波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,得到了比较好的提取结果。