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基于ERS-1/2和Envisat ASAR数据的大区域森林制图研究
被引量:
1
1
作者
田昕
李增元
+4 位作者
陈尔学
凌飞龙
Oliver Cartus
Maurizio Santoro
Christiane Schmullius
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期7-15,共9页
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...
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。
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关键词
干涉SAR
极化SAR
大区域森林制图
面向对象
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职称材料
题名
基于ERS-1/2和Envisat ASAR数据的大区域森林制图研究
被引量:
1
1
作者
田昕
李增元
陈尔学
凌飞龙
Oliver Cartus
Maurizio Santoro
Christiane Schmullius
机构
中国林业科学研究院资源信息研究所
福州
大学
空间信息工程研究中心
德国耶纳大学对地观测学院
瑞士Gamma遥感公司
出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期7-15,共9页
基金
中央级公益性科研院所基金重点项目(IFRIT200902)
文摘
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。
关键词
干涉SAR
极化SAR
大区域森林制图
面向对象
Keywords
interferometric SAR
polarimetric SAR
large-scale forest mapping
object-based
分类号
S758.61 [农业科学—森林经理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ERS-1/2和Envisat ASAR数据的大区域森林制图研究
田昕
李增元
陈尔学
凌飞龙
Oliver Cartus
Maurizio Santoro
Christiane Schmullius
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
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