【摘要】：探索利用中國自行研發(fā)的資源一號(hào)02C衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行森林資源變化信息提取的方法。對(duì)浙江省龍泉地區(qū)的資源一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)采用大氣校正、幾何校正和影像融合等方法進(jìn)行預(yù)處理;通過對(duì)光譜特征變異法、圖像差值法與波段替換法的比較,選擇適宜的提取突變區(qū)域的方法。在此基礎(chǔ)上通過對(duì)影像進(jìn)行最大似然法、最小距離法、馬氏距離法和平行六面體法分類確定變化區(qū)域的地類,同時(shí)進(jìn)一步驗(yàn)證適宜資源一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的融合方法為HPF融合,較優(yōu)分類方法為最大似然法。研究為深入探索利用資源一號(hào)02C衛(wèi)星數(shù)據(jù)在森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用具有積極的意義,為進(jìn)一步提高該衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理的效率提供了依據(jù)與參考。
[Abstract]:To explore the method of extracting forest resource change information by using the resource 02C satellite data developed by China. The methods of atmospheric correction, geometric correction and image fusion are used to preprocess the data of Resource-No.1 satellite in Longquan area of Zhejiang Province. By comparing the spectral feature variation method, the image difference method and the band substitution method, the suitable method to extract the mutation region is selected. On the basis of this, the maximum likelihood method, the minimum distance method, the Markov distance method and the parallel hexahedron method are used to classify the regions of change. It is further verified that the fusion method of the satellite data of the suitable resource 1 is HPF fusion. The optimal classification method is maximum likelihood method. The study has positive significance for further exploring the application of resource No. 02C satellite data in forest resource dynamic monitoring, and provides the basis and reference for further improving the efficiency of the satellite data processing.
【作者單位】： 南京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院;
【基金】：國家948計(jì)劃項(xiàng)目(2013-4-63) 南京林業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(CX2011-24) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目(PAPED)
【分類號(hào)】：S757.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2425395