本文關鍵詞： Radarsat-影像 面向?qū)ο蠓诸?隨機森林模型 淹水頻次 土地利用 扎龍濕地　出處：《濕地科學》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用2015年4~11月8景C波段Rardarsat-2影像SGX產(chǎn)品數(shù)據(jù)和2015年9月10日Landsat 7的7個波段的反射率數(shù)據(jù),采用面向?qū)ο蠓诸惙椒?獲得8個日期的扎龍濕地淹水區(qū),計算出淹水頻次;選取的19個特征變量分別為Landsat 7影像的1波段~7波段的反射率、歸一化植被指數(shù)、二階距、對比度、相關性、差異性、能量、同質(zhì)性、中值、HH和HV極化波段的后向散射系數(shù)、淹水范圍和淹水頻率,采用隨機森林算法,提取扎龍濕地的土地利用類型信息。研究結果表明,有淹水頻率參與的分類精度為91.73%,無淹水頻率參與的分類精度為76.49%,精度提高主要體現(xiàn)在沼澤濕地與草地的分類上。本研究為準確地更新濕地基礎信息提供了方法示范。
[Abstract]:The SGX product data of C band Rardarsat-2 images from 2015 4 to November 8th and the reflectance data of 7 bands of Landsat 7 on September 10th 2015 were used. By using the method of object-oriented classification, the flooded area of Zhalong wetland with 8 dates was obtained, and the frequency of flooding was calculated. The 19 characteristic variables were the reflectivity, normalized vegetation index, second order distance, contrast, correlation, difference, energy and homogeneity of Landsat 7 image. The backscattering coefficient, flooding range and flooding frequency of HH and HV polarization bands were extracted by random forest algorithm, and the information of land use type in Zhalong wetland was extracted. The classification accuracy of submergence frequency was 91.73 and that without flooding frequency was 76.49%. The improvement of precision is mainly reflected in the classification of marsh wetland and grassland.
【作者單位】： 黑龍江省普通高等學校地理環(huán)境遙感監(jiān)測重點實驗室哈爾濱師范大學;
【基金】：黑龍江省普通高校青年骨干學術項目(1253G034) 黑龍江省自然科學基金項目(D201409) 哈爾濱師范大學青年學術骨干基金項目(11XQG21) 黑龍江省普通本科高等學校青年創(chuàng)新人才培養(yǎng)計劃項目(UNPYSCT-2016073)資助
【分類號】：P237;TP79
【正文快照】： 遙感技術具有多時相、多平臺、信息量大等優(yōu)點,逐漸成為濕地監(jiān)測的主要手段。遙感監(jiān)測主要分為光學遙感和微波遙感,但光學影像容易受云層影響,而微波遙感則可以全天候監(jiān)測,同時能夠透過植物、冰雪和沙土得到更多近地表的信息。已有研究表明,多源數(shù)據(jù)(光學影像和雷達影像)與地

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本文編號：1446108