基于ALOS遥感影像的湿地地表覆被信息提取研究

被引：12

作者：

于欢 ^{[1
]}

张树清 ^{[2
]}

赵军 ^{[3
]}

王秀峰 ^{[4
]}

机构：

[1] 成都理工大学地球科学学院

[2] 中国科学院东北地理与农业生态研究所

[3] 中国科学院东北地理与农业生态研究所农业技术中心

[4] 北海道大学农学研究院

来源：

地球科学与环境学报 | 2010年 / 32卷 / 03期

关键词：

ALOS遥感影像; 湿地; 覆被; 信息提取; 三江平原; 黑龙江省;

D O I：

暂无

中图分类号：

Q14 [生态学（生物生态学）];

学科分类号：

071012 ; 0713 ;

摘要：

为了验证ALOS遥感影像湿地地表覆被信息提取的可行性,以黑龙江省三江平原典型内陆淡水沼泽湿地为研究对象,通过ALOS遥感影像波段的光谱及纹理特性分析,探讨适合水体、旱地、水田、沼泽、林地、建设用地、草甸等覆被类型的分类特征;基于非监督、监督及面向对象分类方法,遴选能实现最优分类结果的特征组合,为湿地地表覆盖分类数据源及方法的选择提供参考。结果表明:非监督、监督及面向对象分类方法的总体精度分别达到63.86%、96.14%和85.26%;非监督分类方法整体分类效果不够理想;面向对象方法虽然得到了相对较高的分类精度,但是针对建设用地、林地及草甸地类信息提取的精度处于较低水平;监督分类方法能取得较好效果,最适合于湿地地表覆被信息提取。

引用

页码：324 / 330

页数：7

共 7 条

[1]

GIS-based multi-criteria evaluation models for identifying suitable sites for Japanese scallop ( Mizuhopecten yessoensis) aquaculture in Funka Bay; southwestern Hokkaido; Japan.[J].I Nyoman Radiarta;Sei-Ichi Saitoh;Akira Miyazono.Aquaculture.2008, 1

[2]

遥感应用分析原理与方法.[M].赵英时等编著;.科学出版社.2003,

[3] ALOS影像在土地覆被分类中最佳波段选取的研究 [J].