農業知識庫
應用影像融合技術整合雷達影像與SPOT多光譜影像
作者：張嘉豪、謝依達、吳守從、陳朝圳、陳建璋;
公佈日期：103 年 09 月 30 日
研究報告
781
林型分類往往需要投入大量的人力與物力，利用遙測技術節省調查成本。遙感探測中感測器主
要分為主動式雷達感測器和被動式光學感測器，兩種影像擁有不同的資訊。傳統以遙測方法進行土地
覆蓋分類多以光學影像為主，但常受限於天候及日夜因素無法得到較精確之結果，而合成孔徑雷達
(synthetic aperture radar, SAR)主要使用微波(microwave)可不受上述因素之限制，具有研究發展的優
勢與分類應用領域，許多研究指出光學影像與SAR融合進行土地覆蓋分類可以獲得更精準之資訊。本
研究使用ALOS/PALSAR L波段，並透過光譜特性與表面粗糙度的資訊，提高分類準確度。本研究透
過IHS轉換融合法及小波轉換融合法進行融合雷達影像及多光譜衛星影像，進行最大概似法(maximum
likelihood method, MLC)進行林型分類，得到IHS轉換融合法分類準確度達83.86%、kappa值0.8152，
小波轉換融合法準確度達72.68%、kappa值0.6889較原始SPOT影像分類準確度65.71%、kappa值0.6052
為高，使影像分類準確度提升18%，展現出雷達影像及多光譜衛星影像之融合應用價值。
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