基于星载激光雷达与多光谱影像结合的土地覆盖分类方法

针对全波形激光雷达和多光谱数据下土地覆盖误分类问题，提出了融合陆地卫星（Landsat）多光谱遥感影像数据和星载全波形激光雷达全球生态系统动态调查（GEDI）数据进行土地覆盖分类的方法。首先，根据实地调查数据建立数据集；然后，采用支持向量机（SVM）方法来实现激光雷达足迹的土地覆盖分类；最后，对土地覆盖的分类结果进行评价。结果表明，在SVM方法下联合使用光谱特征和波形特征的总体准确率可以达到90.68%，相比仅使用光谱特征或波形特征时总体准确率可以提升8个百分点以上。融合光谱特征和波形特征的方法可以提高土地覆盖分类的准确性。