研究目的
分析在使用Sentinel-2年度时间序列数据与低密度LiDAR数据融合时，两个森林流域土地覆盖分类精度的提升情况。
研究成果
在分类中加入激光雷达数据后，总体精度从73%提高到了79%。这一提升对于森林流域的土地覆盖分类具有重要意义，影响着径流估算、森林监测以及洪水管理预测。
研究不足
该研究使用了点密度为0.5个点/平方米的低密度激光雷达数据，这可能限制植被结构分析的细节程度。灌木与乔木的分界线被固定为地面以上三米处，这可能无法捕捉植被高度的所有变化。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用基于像素的监督分类法，运用随机森林分类器（RF）进行土地覆盖制图。分析过程通过哨兵应用平台（SNAP）软件完成。
2：样本选择与数据来源：
研究区域包含西班牙巴达霍斯省两个相邻流域。使用2017年4月至2018年4月的哨兵-2影像及西班牙国家航空正射影像计划（PNOA）的激光雷达数据。
3：实验设备与材料清单：
哨兵-2多光谱影像、激光雷达数据、用于激光雷达数据分析的FUSION软件，以及用于分类的SNAP软件。
4：实验流程与操作步骤：
处理无云哨兵-2影像，计算植被与土壤指数，分析激光雷达数据以生成冠层高度模型（CHM）和树冠覆盖系数（TCCF），并进行监督分类。
5：数据分析方法：
通过误差矩阵比较分类精度，包括总体精度、用户精度与生产者精度。
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获取完整内容-
Sentinel-2
2A
European Space Agency (ESA)
Provides multispectral imagery for land cover classification.
-
LiDAR
PNOA
Spanish National Geographic Institute
Provides three-dimensional structure of forest canopy for vegetation cover density analysis.
-
FUSION
Software for LiDAR data analysis and visualization.
-
Sentinel Application Platform (SNAP)
European Space Agency (ESA)
Software for processing Sentinel-2 imagery and performing supervised classification.
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