基于Sentinel卫星影像的土地利用类型提取——以丽水市莲都区为例

摘要

为研究光学遥感和微波遥感数据在城市森林信息提取中的互补性,该文采用Sentinel-1A雷达影像与Sentinel-2A光学影像,基于面向对象决策树的方法和不同的特征组合策略(①Sentinel-2A的7个可见光波段;②Sentinel-2A的7个可见光波段加入5、6、7红边波段;③方案2中10个波段加入Sentinel-1A的VV、VH后向散射系数;④方案3中所有波段加上纹理特征、植被指数等共34个波段)对浙江省丽水市莲都区进行土地利用分类和比较。结果发现,Sentinel-2A的红边波段引入后森林的用户精度提高了15.32%,雷达后向散射信息使总体精度提高4.55%,但对森林的提取并无影响;当融合红边指数、后向散射、纹理特征和植被指数进行分类时,研究区域总体分类精度与单个地类的分类精度均有明显提高,总体精度达到90.06%,Kappa系数达到0.8207。文中实验证明了融合Sentinel-1A与Sentinel-2A多源数据对森林覆盖度高的区域进行分类和信息提取是较为可靠的思路。