基于光学和SAR遥感数据的城市建成区绿地提取——以重庆市璧山区为例

摘要

西南地区受多云雾气候的影响,光学遥感数据难以全时间覆盖.InSAR雷达遥感不受气候影响,具有全天时、全天候探测能力,地物穿透力强.双极化的Sentinel-1A来源于哥白尼计划开放数据中心,可免费获取,重访周期为12天.本文以重庆市璧山区为例,以Sentinel-1A双极化雷达遥感和Sentinel-2A光学遥感影像为基础数据,在数据预处理的基础上,对雷达数据进行极化分解、灰度共生矩阵生成并融合光学遥感波段以监督分类.使用Sentinel-2A真彩色波段合成结合璧山区LUCC和GoogleEarth影像,通过目视解译建立监督分类训练样本,首先对光学遥感数据采用神经网络法和支持向量机SVM分类,之后将Sentinel-1A的极化分解和灰度共生矩阵的部分波段与Sentinel-2A数据波段融合,进行神经网络和SVM分类,通过混淆矩阵对分类精度进行评价.