基于机载CCD和ALS伪波形数据的山区地表分类研究

作者：黄侃; 于强; 黄**^*

来源：农业机械学报, 2020, 51(03): 201-208.

• 地表分类
• CCD影像
• 机载激光雷达
• 伪波形

为利用机载激光雷达(Airborne Li DAR scanning,ALS)、结合高空间分辨率影像进行土地利用分类,提出一种利用统计高程分布曲线生成的ALS伪波形,结合点云强度信息和CCD影像RGB 3波段数据对山区复杂地表进行分类的方法,并验证了该方法对山区复杂地形下典型地物的分类精度。通过安徽黄山地区研究区数据分类结果与相同区域基于光学图像的Globe Land30全球分类产品的对比,验证了该分类方法的可行性和适用性。利用伪波形结合强度信息和RGB信息生成的分类特征曲线,采用神经网络分类方法(ANN)将研究区内地物分为农田、森林、水体、村庄4类。结果表明,研究区分类总体精度达到95. 22%,Kappa系数0. 919 2,较同一区域、同等分辨率的光学数据分类产品(总体精度79. 56%,Kappa系数0. 661 8)精度显著提高。

• 单位
  北京林业大学; 省部共建森林培育与保护教育部重点实验室