रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

तटीय कैलिफोर्निया स्क्रब समुदाय में आंशिक वनस्पति आवरण का अनुमान लगाने के लिए हाइपरस्पेक्ट्रल और एल-बैंड एसएआर डेटा का संलयन

शुआंग ली, क्रिस्टोफर पॉटर, साइरस हिएट और जॉन शूप

केंद्रीय कैलिफ़ोर्निया तट पर शाकाहारी, तटीय झाड़ी और नंगे जमीन कवर प्रकारों के आंशिक कवरेज का अनुमान लगाने के लिए एयरबोर्न हाइपरस्पेक्ट्रल और सैटेलाइट एल-बैंड सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) डेटा की उपयोगिता की जांच करने के लिए एक अध्ययन किया गया था। सितंबर 2008 में एकत्र एयरबोर्न विजिबल / इन्फ्रारेड इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर (एवीआईआरआईएस) इमेजरी और अप्रैल और जुलाई 2008 में कैप्चर किए गए चरणबद्ध सरणी एल-बैंड एसएआर (पीएएलएसएआर) (एचएच- और एचवी-ध्रुवीकरण) को वनस्पति कवर मैपिंग के लिए जोड़ा गया था। एवीआईआरआईएस इंडेक्स (एनडीवीआई, टीसीएआरआई / ओसावीआई, और पीआरआई) के रूप में गणना की गई हाइपरस्पेक्ट्रल फीचर्स, और एल-बैंड एसएआर द्वारा उत्पादित टेक्सचरल जानकारी (ऊर्जा, कंट्रास्ट, समरूपता और फ्रैक्टल आयाम) OLS मॉडल भविष्यवाणियों के सत्यापन के लिए अमेरिकी वन सेवा के ब्राजील रांच अध्ययन स्थल के भीतर स्थित भूखंडों से आंशिक आवरण के भू-मापन एकत्रित किए गए। रिमोट सेंसिंग से आंशिक आवरण मानचित्रण और भू-सत्य डेटा के बीच महत्वपूर्ण रैखिक संबंध पाए गए। रूट मीन स्क्वायर एरर (RMSE) के संदर्भ में रिमोट सेंसिंग से आंशिक कवरेज मानचित्रण की अनुमान सटीकता क्रमशः 17%, 12% और 10% थी, जो कि शाकाहारी, तटीय झाड़ी और नंगे जमीन के आवरणों के लिए थी। अपघटन परिणामों से पता चला कि एल-बैंड एसएआर से बनावट संबंधी जानकारी ने शाकाहारी और तटीय झाड़ी के आंशिक मानचित्रण का दृढ़ता से समर्थन किया, जबकि एवीआईआरआईएस से सूचकांक सुविधाओं ने शाकाहारी आवरण और नंगे जमीन के मानचित्रण में काफी सुधार किया।