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公开(公告)号:CN109034189A
公开(公告)日:2018-12-18
申请号:CN201810621443.0
申请日:2018-06-15
申请人: 中南林业科技大学
CPC分类号: G06K9/6267 , G06K9/4671 , G06K9/54
摘要: 本发明涉及一种基于高分遥感影像的森林类型识别方法,包括:对高分遥感影像进行预处理,得到全色光谱影像和多光谱影像;从全色光谱影像中进行灰度提取,从多光谱影像中进行植被指数提取;结合森林资源二类调查数据,分析优势树种,并且得到优势树种的灰度值和植被指数值;根据林地分类标准,将研究区分为林地和非林地,根据灰度值和植被指数值的相关关系,分别建立相关森林类型识别函数模型;对相关函数模型进行检验和评价;将相关函数模型应用于森林类型识别。实现利用高分二号影像纹理特征获取灰度和植被指数就可以对森林类型进行识别,合理地减少了森林资源的外业调查工作,节约了成本和资源。
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公开(公告)号:CN109034189B
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN201810621443.0
申请日:2018-06-15
申请人: 中南林业科技大学
IPC分类号: G06V10/764 , G06K9/62 , G06V10/46 , G06V10/20
摘要: 本发明涉及一种基于高分遥感影像的森林类型识别方法,包括:对高分遥感影像进行预处理,得到全色光谱影像和多光谱影像;从全色光谱影像中进行灰度提取,从多光谱影像中进行植被指数提取;结合森林资源二类调查数据,分析优势树种,并且得到优势树种的灰度值和植被指数值;根据林地分类标准,将研究区分为林地和非林地,根据灰度值和植被指数值的相关关系,分别建立相关森林类型识别函数模型;对相关函数模型进行检验和评价;将相关函数模型应用于森林类型识别。实现利用高分二号影像纹理特征获取灰度和植被指数就可以对森林类型进行识别,合理地减少了森林资源的外业调查工作,节约了成本和资源。
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