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Abstrakt
Fusion von hyperspektralen und L-Band-SAR-Daten zur Schätzung der fraktionellen Vegetationsbedeckung in einer Buschlandsiedlung an der kalifornischen Küste
Shuang Li, Christopher Potter, Cyrus Hiatt und John Shupe
Es wurde eine Studie durchgeführt, um die Nützlichkeit von luftgestützten hyperspektralen und satellitengestützten L-Band Synthetic Aperture Radar (SAR)-Daten zur Schätzung der Teilbedeckung durch Stauden, Küstengestrüpp und kahle Bodendeckerarten an der Zentralküste Kaliforniens zu untersuchen. Im September 2008 aufgenommene Bilder des Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) und im April und Juli 2008 aufgenommene Bilder des Phased Array L-Band SAR (PALSAR) (HH- und HV-Polarisationen) wurden zur Kartierung der Vegetationsbedeckung kombiniert. Hyperspektrale Merkmale, berechnet als AVIRIS-Indizes (NDVI, TCARI/OSAVI und PRI), und von L-Band SAR erzeugte Texturinformationen (Energie, Kontrast, Homogenität und fraktale Dimension) wurden zusammengeführt, um einen neuen Merkmalsraum zu erzeugen. Wir verwendeten eine globale lineare Regression mit kleinsten Quadraten (OLS), um den neuen Merkmalsraum für die Teilkartierung der Vegetation zu integrieren und zu zerlegen. Zur Validierung der OLS-Modellvorhersagen wurden Bodenmessungen der Teilbedeckung auf Parzellen innerhalb des Untersuchungsgebiets Brazil Ranch des US Forest Service durchgeführt. Es wurden signifikante lineare Beziehungen zwischen der Kartierung der Teilbedeckung durch Fernerkundung und den tatsächlichen Bodendaten festgestellt. Die Schätzgenauigkeit der Kartierung der Teilbedeckung durch Fernerkundung in Bezug auf den mittleren quadratischen Fehler (RMSE) betrug 17 %, 12 % und 10 % für die Krautbedeckung, die Küstenbedeckung und die kahle Bodenbedeckung. Die Zerlegungsergebnisse zeigten, dass Texturinformationen aus L-Band-SAR die Teilkartierung von Krautbedeckung und Küstenbedeckung stark unterstützten, während Indexmerkmale von AVIRIS die Kartierung der Krautbedeckung und der kahlen Bodenbedeckung erheblich verbesserten.