| 机载LiDAR和高光谱融合实现温带天然林树种识别 |
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| 引用本文： | 刘丽娟,庞勇,范文义,李增元,张登荣,李明泽.机载LiDAR和高光谱融合实现温带天然林树种识别[J].遥感学报,2013,17(3):679-695. |
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| 作者姓名： | 刘丽娟 庞勇 范文义 李增元 张登荣 李明泽 |
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| 作者单位： | 杭州师范大学 遥感与地球科学研究院,浙江 杭州 311121;中国林业科学研究院 资源信息研究所,北京100091;浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室,浙江 杭州 311121;东北林业大学 林学院,黑龙江 哈尔滨 150040;中国林业科学研究院 资源信息研究所,北京100091;东北林业大学 林学院,黑龙江 哈尔滨 150040;中国林业科学研究院 资源信息研究所,北京100091;杭州师范大学 遥感与地球科学研究院,浙江 杭州 311121;浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室,浙江 杭州 311121;东北林业大学 林学院,黑龙江 哈尔滨 150040 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)(编号:2007CB714404);国家高技术研究发展计划(863计划)(编号: 2012AA12A306); 国家自然科学基金(编号:41071272);国家林业局行业公益课题(编号:200704019)National Program on Key Basic Research Project (973 Program) (No.2007CB714404); National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (No.2012AA12A306); National Nature Science Foundation of China (No.41071272); Forestry Public Interest Targeted Project of China (No.200704019) |
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| 摘 要： | 将机载LiDAR(Light Detection and Ranging)与高光谱CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager)数据融合,充分利用垂直结构信息和光谱信息进行温带森林树种分类,并与仅用高光谱数据的分类结果相比较,评估融合数据的树种分类能力。结合样地实测数据,首先用LiDAR获得的3维垂直结构信息对CASI影像上的林间空隙进行掩膜,提取林木冠层子集;然后对冠层子集分层掩膜,利用光谱曲线的一阶微分及曲线匹配技术,实现各树种训练样本的自动提取;利用SVM分类器对两种数据分类并比较精度。结果表明,融合数据的树种分类总体精度和Kappa系数(83.88%,0.80)优于仅使用CASI数据(76.71%、0.71),优势树种的制图精度为78.43%—89.22%,用户精度为75.15%—95.65%,整体也优于仅使用CASI的制图精度(68.51%—84.69%)和用户精度(63.34%—95.45%)。结果表明,机载LiDAR与CASI基于像元的融合对温带森林树种识别的精度较仅高光谱数据有较大提高。
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| 关 键 词： | LiDAR 高光谱 融合 光谱微分 SVM 树种分类 |
| 收稿时间： | 2011/3/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2012/7/22 0:00:00 |
Fused airborne LiDAR and hyperspectral data for tree species identification in a natural temperate forest |
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| LIU Lijuan,PANG Yong,FAN Wenyi,LI Zengyuan,ZHANG Dengrong and LI Mingze.Fused airborne LiDAR and hyperspectral data for tree species identification in a natural temperate forest[J].Journal of Remote Sensing,2013,17(3):679-695. |
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| Authors: | LIU Lijuan PANG Yong FAN Wenyi LI Zengyuan ZHANG Dengrong and LI Mingze |
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| Institution: | Institute of Remote Sensing and Earth Sciences, Hangzhou Normal University, Hangzhou 311121, China;Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China;Zhejiang Provincial Key Laboratory of Urban Wetlands and Regional Change, Hangzhou 311121, China;College of Forest, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China;Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China;College of Forest, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China;Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China;Institute of Remote Sensing and Earth Sciences, Hangzhou Normal University, Hangzhou 311121, China;Zhejiang Provincial Key Laboratory of Urban Wetlands and Regional Change, Hangzhou 311121, China;College of Forest, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | LiDAR hyperspectra fusion spectral derivative support vector machine classification of tree species |
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