基于SAR提高喀斯特地区LUCC光谱分类精度研究

喀斯特地区复杂地表形态导致地面调查可深入性差、精度不高，遥感则作为该区有效监测与研究 人类活动对土地利用（LUCC）方式与利用程度影响的主要手段。文章利用ALOS多光谱数据与TerraSAR- X的数据进行融合，讨论了HH极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据LUCC分类的精度，并比 较了不同融合方法对地物识别。结果表明: 2种数据之间的融合充分利用了多光谱的光谱信息与HH极化数 据丰富的结构与纹理的特征，增强了不同地物之间的光谱差异，提高地物可分性; PC法融合、IHS法融合 分类精度较单独使用ALOS多光谱数据分类精度分别提高了8%与13%，而且由于HH极化对植被含水量 的敏感性，提高了“插花”分布的旱地与草地、林地等由植被覆盖的土地利用类型的区分精度。通过该研 究探讨了HH极化数据与多光谱数据融合在地表信息提取中的应用，拓展了遥感数据在喀斯特地区土地利 用领域应用的范围