基于遥感影像增强的林地植被树种分类研究

作者：查燕萍; 龙北平

来源：测绘技术装备, 2023, 25(02): 17-21.

DOI：10.20006/j.cnki.61-1363/P.2023.02.004

• 遥感影像
• Retinex增强
• 林地植被
• 树种分类
• 植被指数特征
• 线性地形特征

在基于遥感影像的植被树种提取研究中，受气候、光照等外界因素的影响，导致遥感影像模糊，难以区分树种。为此，本文开展了基于遥感影像增强的林地植被树种分类研究。结合Retinex增强和引导滤波两种方法，增强林地植被树木遥感影像视觉效果、影像颜色及影像边缘细节后，提取增强后影像中林地的线性地形、植被指数和纹理特征，组成特征集输入旋转森林算法中，获取待分类样本的最大可信度值，由此得出林地植被树种分类结果。结果表明，该方法的遥感影像增强性能良好，影像结构相似性均在0.90以上，可显著提升影像视觉效果和质量，清晰呈现山脊和山谷的地形线性特征，实现杉木、油茶树、松树、映山红和草地的分类，Kappa系数高达0.805。