基于多源遥感数据的输电线走廊树种分类

王瑞瑞 李文静 石 伟 苏婷婷

(1.北京林业大学林学院，北京 100083； 2.中国航天系统科学与工程研究院, 北京 100083)

0 引言

输电线走廊的树木生长会对电力线构成威胁，自动高效地获取输电线走廊的树种信息对树障隐患智能预警具有重要作用[1]。

随着遥感技术的不断发展，高分辨率卫星和航空遥感影像上更加丰富的影像纹理细节信息和地物光谱空间结构优势，使获得单株立木尺度参数和树种类别成为可能[2]，但遥感影像只能根据不同树种的水平信息进行识别分类[3-4]。林业遥感的重点与难点在于如何利用遥感技术自动获取精确的树种信息。近年来，机载激光雷达(Light detection and ranging，LiDAR)因具有受天气影响小、生产周期短、精度高等优势而被广泛应用，在获取单木高程信息方面具有很大潜力[5]，为树种分类提供了新的数据源。就树种分类而言，高分辨率航空遥感影像和机载LiDAR点云均有各自独特的数据优势[6]，可以通过两者结合实现两种数据的优势互补，得到更丰富的特征信息，从而提高树种分类的精度[7]。YANG等[8]通过对光学影像和LiDAR数据的协同使用研究了树木分割和分类的准确性，结果表明，两个数据集协同使用比单独使用的准确度高；LINDBERG等[9]以LiDAR和多光谱影像为数据源提取多光谱图像的光谱信息和LiDAR数据的树木特征，对瑞典南部地区进行了树种分类，总体精度达96%。

目前，相关的树种分类研究大多针对林分结构单一的树种进行识别，对复杂森林类型进行精细树种识别的能力尚不明确，尤其是对输电线走廊树种分类的相关研究较少，而且特征表达与分类也没有形成较为通用可靠的方法。……