基于星载全波形激光雷达数据的土地覆盖分类方法

摘要

土地覆盖分类是土地利用和覆盖变化研究中较为基础和关键的一个环节。针对目前利用星载激光全波形特征参数进行土地覆盖分类,由于提取特征较少而无法准确区分各类地物,造成分类结果混淆和精度差的问题,提出一种最佳波形参数集合和全波形数据协同土地覆盖分类方法,通过对波形特征参数进行后向序列迭代特征消除的方式确定最佳特征参数集,并选用星载全波形ICESat/GLAS数据进行试验验证。结果表明,该方法总体分类精度达到86.03%,较单一利用波形参数或全波形数据进行分类的精度均有所提升,各类样本错分数量趋于平稳且呈减少趋势,准确性和稳定性明显提高。