遥感与地理信息系统学报

抽象的

融合高光谱和 L 波段 SAR 数据来估算加州沿海灌木丛群落的植被覆盖率

李爽、Christopher Potter、Cyrus Hiatt 和 John Shupe

进行了一项研究，以调查机载高光谱和卫星 L 波段合成孔径雷达 (SAR) 数据在估计加州中部海岸草本植物、沿海灌木和裸露地面覆盖类型的覆盖率方面的实用性。2008 年 9 月收集的机载可见光/红外成像光谱仪 (AVIRIS) 图像和 2008 年 4 月和 7 月捕获的相控阵 L 波段 SAR (PALSAR) (HH 和 HV 极化) 被结合起来用于植被覆盖制图。高光谱特征（计算​​为 AVIRIS 指数（NDVI、TCARI/OSAVI 和 PRI））和 L 波段 SAR 产生的纹理信息（能量、对比度、均匀性和分形维数）被融合在一起以生成新的特征空间。我们使用全局最小二乘法 (OLS) 线性回归来集成和分解新的特征空间以进行植被覆盖率制图。为了验证 OLS 模型预测，我们在美国森林服务局巴西牧场研究点的地块收集了地面覆盖率测量数据。遥感覆盖率测绘与地面真实数据之间存在显著的线性关系。遥感覆盖率测绘的估计精度（以均方根误差 (RMSE) 计算）分别为草本、沿海灌木和裸地覆盖的 17%、12% 和 10%。分解结果表明，L 波段 SAR 的纹理信息强烈支持草本和沿海灌木覆盖率测绘，而 AVIRIS 的指数特征显著改善了草本覆盖和裸地的测绘。