【摘 要】
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光谱特征分析是森林类型识别的前提。使用ALOS遥感数据,通过单波段、多波段统计方法分析波段数据特征,获得对影像的整体认识;运用归一化植被指数、主成分分析以及最佳指数法,
【机 构】
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中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心
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光谱特征分析是森林类型识别的前提。使用ALOS遥感数据,通过单波段、多波段统计方法分析波段数据特征,获得对影像的整体认识;运用归一化植被指数、主成分分析以及最佳指数法,计算不同森林类型的光谱特征;通过与最大似然法对比,结合实地调查数据,构造出理想的决策树算法,研究森林类型的识别问题。结果表明：ALOS数据4个波段中,波段4独立性较强,在遥感信息提取中是必选波段;NDVI及主成分变换可显著增强地物区分度,为森林类型识别研究的波段组合提供参考;同最大似然法相比,决策树分类精度显著提高,Kappa系数达0.87
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