基于Landsat 8 OLI数据的树种类型分布提取

来源：自然资源学报杂志2017年第7期北京时间：

作者：池毓锋a； 赖日文a, *； 余莉莉a； 张泽均b； 苏艳琴a； 应兴亮a；

单位：福建农林大学 a. 林学院, b. 计算机与信息学院,福州 350002],fundList_en:[Ecological Forest Scientific Research Based Construction, No. 61201400814.

摘要：树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像（Landsat 8 OLI）数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元灰度与影像不同波段的重新排列,对杉类、松类、竹类与阔叶树类4个类型提取分布信息,结合地面验证坐标点进行精度评价,同时与专家知识分类法比较。结果显示图像膨胀法结合了地物分布特征与光谱信息,在Landsat 8 OLI影像中是可行的,并提高了精度,整体精度为83.01%,Kappa系数为0.77,与专家知识分类法相比分别提高了8.25%、0.11。该研究为快速精确地使用Landsat 8 OLI影像提取树种分布信息具有一定参考。

关键词：图像膨胀,树种类型,知识系统

基金资助：生态林种科研基地建设工程项目（61201400814）