【摘 要】
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漓江流域是桂林山水的核心,保护漓江流域生态环境已成为国家战略。以漓江流域为研究区域,以GF-1多光谱影像和SAR影像为数据源,采用小波融合算法将GF-1多光谱影像和SAR VV极化
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目“基于主被动遥感的沼泽植被群丛时空分布与水文情势耦合研究”(41801071);广西自然科学青年基金项目“基于主被动遥感的北部湾红树林群丛时空分布与水文情势耦合研究”(2018GXNSFBA281015);桂林理工大学科研启动基金项目(GUTQDJJ2017096)共同资助
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漓江流域是桂林山水的核心,保护漓江流域生态环境已成为国家战略。以漓江流域为研究区域,以GF-1多光谱影像和SAR影像为数据源,采用小波融合算法将GF-1多光谱影像和SAR VV极化的后向散射影像进行影像融合,再利用随机森林算法分别对GF-1多光谱影像、GF-1和Sentinel融合影像构建典型地物高精度识别模型,提取与漓江流域生态环境紧密相关的河流、针叶林、阔叶林、水田、旱地以及居民地等地物类型。研究结果表明:①在95%置信区间内,基于GF-1影像分类的总体分类精度达到96.15%,基于GF-1和Sentinel-1A后向散射系数的影像总体分类精度达到了94.40%;②河流、阔叶林和旱地在基于GF-1多光谱影像的分类精度中分别达到了97.74%、93.20%、90.90%,比基于融合GF-1多光谱和SAR的数据分别高出7.57%、8.96%和1.22%,其余地物类型两者分类精度相近;③GF-1多光谱和SAR数据的融合中,利用了小波变换进行图像融合,发现融合图像的喀斯特地貌突出,增加了地物特征的差异性。
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