基于TM的速生桉遙感分類技術(shù)研究.pdf

1、為緩解國(guó)內(nèi)木材市場(chǎng)供求矛盾,我國(guó)高度重視速生林基地建設(shè)。桉樹作為世界三大速生樹種之一,因品系良、生長(zhǎng)快、效益高、適應(yīng)強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)而被我國(guó)南方多省廣泛種植。廣西速生桉種植面積居全國(guó)首位,在我國(guó)林業(yè)發(fā)展中占據(jù)重要戰(zhàn)略地位。因此,科學(xué)抓好速生桉經(jīng)營(yíng)管理,不僅是廣西林業(yè)發(fā)展的重心,更是我國(guó)林業(yè)建設(shè)的關(guān)鍵。在此背景下,本次論文以廣西高峰林場(chǎng)界牌分場(chǎng)為研究范圍,基于TM數(shù)據(jù)對(duì)林區(qū)速生桉林地遙感分類技術(shù)展開相關(guān)探討,以期選出林區(qū)速生桉最優(yōu)分類技術(shù),為相關(guān)

2、部門運(yùn)用遙感技術(shù)進(jìn)行速生桉經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)。
　　本文主要對(duì)研究區(qū)TM原始7波段進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)與主要地物光譜曲線分析,充分掌握各TM波段對(duì)研究區(qū)速生桉等主要地物的可分性能力;在此基礎(chǔ)上,對(duì)研究區(qū)TM數(shù)據(jù)進(jìn)行植被指數(shù)提取、主成分分析、纓帽變換和最小噪聲分離,共生成14個(gè)特征波段,加上原始TM圖像6波段共20個(gè)波段用以作為討論速生桉分類最優(yōu)波段組合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并結(jié)合典型地物光譜特征圖與OIF指數(shù)評(píng)價(jià)確定速生桉分類最優(yōu)波段組合;綜合考慮研

3、究區(qū)實(shí)地情況與研究目的,經(jīng)分類樣本選取、練純、可分性評(píng)價(jià)后確定6類分類類別(水域、裸地、桉樹、杉木、幼齡林、經(jīng)濟(jì)林)以及各類型樣本數(shù)量;運(yùn)用4種分類法(一般監(jiān)督分類法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法、決策樹分類法、混合像元線性分解法)對(duì)研究區(qū)實(shí)施分類試驗(yàn),并對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn)與評(píng)價(jià)。
　　研究主要結(jié)論:①TM圖像中4、5波段間相關(guān)性較低,對(duì)林區(qū)主要地物識(shí)別能力強(qiáng),是本次速生桉分類試驗(yàn)重點(diǎn)使用波段;②速生桉齡組間可分性差,分類試驗(yàn)將不對(duì)速生

4、桉進(jìn)行區(qū)分齡組分類,而把幼齡以上速生桉歸為一類作為識(shí)別對(duì)象;③速生桉分類最優(yōu)組合為PC3\BI\GVI\TM3\TM4\TM5\DVI;④一般監(jiān)督分類法中,支持向量機(jī)分類法最優(yōu),Kappa系數(shù)為0.6755,桉樹制圖精度為80.42％;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法Kappa系數(shù)達(dá)0.7074,桉樹制圖精度為74.30%;決策樹分類法中,引入地形因子參與分類的Quest決策樹分類法精度最高,Kappa系數(shù)、桉樹制圖者精度分別達(dá)0.7069、86.0

5、0%;混合像元線性分解法總體RMS誤差為0.0021,速生桉分解RMS誤差達(dá)0.0059;⑤支持向量機(jī)分類法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法、10波段Quest決策樹分類法和混合像元線性分解法的速生桉分類面積相對(duì)誤差由大到小排列為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法(28.72%)>支持向量機(jī)分類法(13.57%)>混合像元分解法(10.18%)>10波段Quest決策樹分類法(5.23%),即加入地形因子參與分類的Quest決策樹分類法對(duì)研究區(qū)速生桉分類效果最好