基于SAR数据后向散射及光学图像纹理特征的橡胶林提取

以勐腊县为研究区,基于Terra SAR-X卫星的全极化SAR数据以及谷歌高清卫星影像图,对橡胶林的后向散射系数以及其纹理特征进行提取分析,采用决策树分类方法对勐腊县的橡胶林进行分类识别。研究结果表明:全极化Terra SAR数据的HH、HV、VH、VV的后向散射及其之间的计算是构建决策树算法,实现森林、农用地、水体和城市建设用地分类的重要基础;橡胶林作为一种特殊的人工林,其具有固定的行株距以及特有的纹理特征,能把橡胶林和天然林更好地区分开;利用结合SAR数据后向散射及光学图像纹理特征的决策树分类方法对橡胶林进行提取,总体精度为87.6%,Kappa系数为0.81,橡胶林的生产者精度和用户精度均达到90%以上。     

基于不同立地质量的香格里拉高山松林郁闭度遥感反演

以香格里拉市为研究区,基于2006年TM遥感影像和2006年森林资源规划设计调查数据,以小班各遥感因子为自变量,每个小班的郁闭度为因变量,对香格里拉高山松林按区分立地质量等级和不区分地位级2种策略建立郁闭度神经网络遥感反演模型,并进行精度评价。基于小班平均高和平均年龄建立的地位级表将立地质量等级划分为好、中、差3种类型。研究结果表明,红外、近红外、植被指数和第一主成分等遥感因子对郁闭度的解释能力较强;从模型独立样本验证结果得出,不区分地位级郁闭度估测精度为67.64%,区分地位级后,好、中、差3种立地类型的郁闭度估测精度分别为74.14%、75.32%、72.38%,区分立地质量类型模型的精度优于不区分地位级模型的精度。