【摘 要】
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森林遥感分类是森林资源调查和监测的关键技术之一。在我国南方亚热带林区,由于森林分布破碎、类型多样、结构复杂,地物信息提取难度较大,森林遥感分类精度亟待提高。本文以A
【机 构】
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北京市环境保护科学研究院,中国环境科学研究院
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森林遥感分类是森林资源调查和监测的关键技术之一。在我国南方亚热带林区,由于森林分布破碎、类型多样、结构复杂,地物信息提取难度较大,森林遥感分类精度亟待提高。本文以ALOS高分辨率遥感影像为数据源,以井冈山国家级自然保护区为研究区,建立了基于遥感影像判读的亚热带森林二级分类体系,采用面向对象的图像分类方法,筛选出NDVI、DEM、Intensity等关键指数,确定了各森林类型信息提取的知识规则,实现了森林信息的分层逐步分类提取,并结合实地调查对信息提取的精度进行验证,分析结果显示基于对象的森林遥感分类精度达81.37%。
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