基于多源遥感影像的植被提取方法对比研究

作者：华键; 岳东; 李柏霖; 何紫玲; 王建雄

来源：江西农业学报, 2023, 35(06): 177-199.

DOI：10.19386/j.cnki.jxnyxb.2023.06.025

• 多源影像融合
• 植被提取
• 质量评价

利用Gram-Schmidt、NND、主成分分析法(PCA)、Brovey 4种融合方法分别进行了Landsat8、GF-1BCD和Sentinel-2A多光谱影像与GF-1BCD全色影像融合，结果表明：GF-1BCD全色影像和多光谱影像融合选用NND变换法最佳、GF-1BCD全色影像和Landsat 8多光谱影像融合选用GS变换法最佳，GF-1BCD全色影像和Sentinel-2A多光谱影像融合选用主成分分析法(PCA)最佳。基于这3种最佳影像对其进行了ISODATA算法、最大似然法、最小距离法、马氏距离法和基于规则的面向对象植被分类方法，结果表明：GF＿NND融合影像下的分类方法的总体分类精度和Kappa系数效果均较好，其中马氏距离法和基于规则的面向对象分类方法精度最高且质量最好，总体分类精度和Kappa系数分别为92.00%、91.60%和0.8363、0.8274。研究结果可对多源影像融合方法的选择与融合影像的植被提取方法等提供一定参考。

• 单位
  云南农业大学