多源遥感技术在土地利用分类中的应用
Bulletin of Surveying and Mapping（2018）
Abstract
为有效提高土地利用分类精度,研究多源遥感数据的分类方法,提出了利用多源遥感技术进行土地利用分类.对居民地、耕地、林地、水体、未利用土地等土地利用类型的光谱特征及微波散射特征进行了分析,将高分一号多光谱数据与RADARSAT-2数据相结合,利用决策树分类器实现了土地利用类型的划分,其总体分类精度达到96.6％.与高分一号数据最大似然分类及RADARSAT-2数据的Freeman-Durden三分量最大似然分类进行了精度比较,结果表明,多源遥感技术可实现数据的特征互补,其分类精度优于仅采用多光谱数据或微波数据的分类精度.
MoreKey words
land use classification,remote sensing,land use,multi-source
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined