【摘 要】
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大面积范围内准确获取土地利用/覆盖变化信息对生产管理和生态环境评价都具有重要的意义。本研究联合2010年25 m分辨率的ALOS PALSAR L波段雷达和2009~2010年多时相Landsat T
【机 构】
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中国热带农业科学院橡胶研究所,农业部儋州热带作物科学观测实验站,复旦大学生物多样性科学研究所
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大面积范围内准确获取土地利用/覆盖变化信息对生产管理和生态环境评价都具有重要的意义。本研究联合2010年25 m分辨率的ALOS PALSAR L波段雷达和2009~2010年多时相Landsat TM/ETM+影像,利用决策树分类方法对海南岛土地利用类型进行分类。结果表明,PALSAR雷达对森林和水体均有较高的识别精度,生产者精度和用户精度均超过88%,但耕地与建筑分类精度最高仅为77%。通过结合森林、建筑与耕地的光谱信息及其年际变化特征,采用多时相TM/ETM+影像合成的NDVI最大值和最小值对PALSAR分类结果进行修正。修正后结果的精度均有显著提升,森林、水体和建筑的生产者和用户精度均超过了92%,相应耕地的精度也分别达到了91%和74%,总体分类精度达到94%,Kappa系数为0.92。本研究表明,联合PALSAR雷达和多时相Landsat系列光学遥感影像,在解决热带地区影像数据源匮乏的同时,能够显著提高土地利用分类精度,具有良好的应用前景。
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