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

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。