基于ERS-1/2和Envisat ASAR数据的大区域森林制图研究

分别利用1995—2000年的ERS-1/2串行数据和2005年的Envisat ASAR数据对我国东北林区进行森林制图研究。针对ERS-1/2数据相干模型,采用一种不依靠地面实况数据而是基于MODIS植被连续覆盖产品进行训练的方法,从而实现进行大区域森林蓄积量分级制图的目的。分级制图包括0～20、>20～50、>50～80和>80m3/hm24个蓄积量等级。基于Envisat ASAR数据,采用面向对象的分类方法,进行自动化森林和非森林分类处理。基于2005年Landsat TM-5分类结果的交叉验证表明:这2种传感器SAR数据均可用于大区域森林制图。2期森林制图结果为进一步的森林变化分析以及制图更新研究提供支持。

Envisat ASAR的区域森林——非森林制图

Envisat卫星ASAR传感器的双极化数据对区域森林监测十分有效。通过分别采用SRTM DEM和Landsat TM图像对地形起伏区域和平坦区域的SAR图像进行地理编码,发展了一种SAR图像自动预处理方法。基于冬季单时相ASAR数据的HH(水平发射,水平接收)、HV(水平发射,垂直接收)极化比值和HV极化图像,提出了一种面向对象的森林-非森林分类方法。将之应用于中国东北森林/非森林制图,分类总体精度、森林用户精度和生产者精度分别为83.7%,85.6%和75.7%。结果表明,本文提出的方法十分适合区域森林-非森林制图的业务化运行。