地理学与自然灾害杂志
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用于伊朗栗色河岸森林测绘的 IRS1D-LISS-III 和 Landsat 8-OLI 图像评估

Firoozynejad M 和 Torahi AA

为了比较伊朗 Maroon Behbahan 河岸森林中 IRS1D-LISSIII 和 Landsat 8-OLI 数据的制图，选取了 Maroon 的 IRS1D-LISSIII 和 Landsat 8-OLI 卫星数据的全色和多光谱图像小窗口。河岸森林。数据质量和辐射误差已经过检查。利用25个地面控制点，实现了精度小于5.0像素的几何校正。图像分类是通过监督方法使用最大似然和 SVM 算法对原始频带上的七个类别进行的。此外，还采用了 Jeffreys-Matusita 方法来测试类的可分离性。考虑到结果，可以得出结论，IRS1D-LISS-III 和 Landsat 8-OLI 数据具有适合绘制 Maroon 河岸森林地图以及对森林进行分类以区分土地利用的能力。OLI 图像和使用 SVM 算法对原始条带获得的分类总体准确率为 92/95。此外，kappa 系数为 0/85%，这是最好的结果。总的来说，应该指出的是，根据目前的研究，OLI 传感器可以被认为是比 LISS à 更准确的方法来绘制栗色河岸森林的地图。