研究目的
通过SAR影像与Landsat 8全波段数据的特征级融合来提高城市土地覆盖分类的精度。
研究成果
Landsat 8光谱特征与SAR纹理特征的层级融合提高了城市土地覆盖分类的精度，尤其在植被和道路类别上表现显著。但需进一步优化以实现更好的分割效果和分类准确率。
研究不足
该方法在定义上下文信息、利用数字高程模型作为输入数据以及采用人工智能技术减少分类错误方面仍需进一步改进。
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Landsat 8数据与SAR纹理图像的特征级融合在城市土地覆盖分类中的应用
DOI：10.1007/s12524-018-0914-8
期刊：Journal of the Indian Society of Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
每种城市土地覆盖类型都具有独特的热力特征。因此，热红外遥感可用于监测城区温度差异，并分析地表温度与土地覆盖类型之间的关系。另一方面，合成孔径雷达（SAR）传感器因其具备昼夜穿透云层作业能力，且能捕捉地表材料的结构与介电特性，在土地覆盖分类中发挥着日益重要的作用。本研究提出将SAR影像与Landsat 8数据全波段（光学与热红外）进行特征级融合，以提高城市土地覆盖分类精度。在基于对象的图像分析算法中，利用Landsat 8与SAR影像的分割区域，结合地表温度、热红外与光学波段的光谱关系，以及灰度共生矩阵空间测量的SAR纹理特征，开展知识驱动的分类。评估结果表明：对Landsat 8与SAR数据进行特征级融合后，总体分类精度提升约2.48%，Kappa系数提高约0.06。
作者：
Fatemeh Tabib Mahmoudi，Alireza Arabsaeedi，Seyed Kazem Alavipanah
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