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基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究 总被引：7，自引：1，他引：6
本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成 LST数据、1∶5万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用?齂-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。 相似文献
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基于决策树和MODIS植被指数时间序列的中亚土地覆盖分类 总被引：7，自引：0，他引：7
利用MODIS植被指数时间序列对中亚土地覆盖类型分类进行了研究。MODIS数据时间分辨率高,时间序列数据可以表征植被生理活动的动态变化。从时间序列数据中提取植被物候信息,可以实现对不同土地覆盖类型的定量描述。MODIS数据质量信息波段,记录了研究区遥感数据质量,提供植被指数可用性、气溶胶处理、云、冰雪可能性、合成方法等信息,为植被指数时间序列噪声的去除提供一种新的方法。决策树分类结构清晰、不基于正态统计分布假设、效率高、分类精度高。分类结果与统计数据比较,两者一致性较好,精度验证总体精度95.76％,kappa系数0.9516。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km2。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。 相似文献
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基于MODIS影像的土地覆被分类研究——以京津冀地区为例 总被引：6，自引：1，他引：5
在全球变化研究中,如何快速、准确获取土地覆被信息对该项研究有着至关重要的作用.随着遥感科学的不断发展和应用领域的深入,研究者可以利用遥感影像进行土地覆被分类研究,并且具有准确、快速、自动化等优点.本文利用MODIS数据具有的多光谱、多时相特点,以京津冀地区为例,选取2013 年全年16-day 的MOD13Q1/EVI时间序列数据、2013 年5 月份一期的MOD09Q1(1、2 波段)和MOD09A1(3-7 波段)产品,并运用时间序列谐波分析法对全年MOD13Q1/EVI 时间序列数据进行去云、去噪的平滑重建处理,使其数据更能反映物候周期性变化规律.选择谐波分析后的全年MOD13Q1/EVI 时间序列数据、MODIS数据的1-7 波段地表反射率和NDWI(归一化差异水体指数)、MNDWI(改进归一化差异水体指数)和NDSI(土壤亮度指数),构建了3 种特征变量组合方案的CART决策树,分别进行京津冀地区的土地覆被分类研究.结果表明:方案一(全年EVI 的23 个时相)、方案二(方案一+MOD09 的1-7 波段地表反射率)和方案三(方案二+MNDWI+NDSI+NDWI)的总体分类精度分别达到86.70%、89.98%、91.34%,Kappa系数分别为84.94%、88.66%、90.20%.研究表明,仅利用MODIS遥感影像自身多种分类特征和决策树方法对宏观土地覆被分类就可达到较高精度,显示了本文分类方法在实践中的可行性及MODIS数据在区域尺度土地覆被分类研究方面的优势与潜力. 相似文献
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针对遥感专题类别信息的机理问题,从土地覆盖参考数据的偏差程度对分类精度的影响角度,提出了一种基于判别空间条件熵加权的土地覆盖分类方法。引入判别空间模型概念,基于此模型生成土地覆盖数据类别,并分析了土地覆盖信息类别与数据类别的语义偏差出现的深层次原因;计算信息类别与数据类别的对应关系矩阵,据此得到二者的条件熵,实现对土地覆盖信息类别与数据类别的语义偏差的量化;根据信息类别与数据类别的条件熵计算修正判别变量的权重因子,实现基于判别空间条件熵加权的土地覆盖分类。采用一景SPOT-5影像进行分类实验,并利用同一地区的Landsat 5TM影像进行方法验证。实验表明,条件熵加权修正方法使土地覆盖分类精度有了显著提高,并对不同分辨率的遥感影像具有适用性。 相似文献
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利用BP算法进行新疆MODIS数据土地利用分类研究 总被引：7，自引：0，他引：7
土地利用信息获取已经成为遥感技术的重要应用领域之一。本研究以MODIS数据产品为信息源,用神经网络分类中的反向传播网络(BP)算法对新疆进行了土地利用分类研究。以新疆石河子为实验区,比较了BP算法与最大似然法的分类精度,前者的精度提高近10％。用BP算法对新疆全省进行了土地利用分类,统计分类结果各类别的面积和百分比,所得数据与相关部门公布数据非常接近。研究结果表明,250mMODIS数据对新疆地区的土地利用的类别信息获取比较实用：BP算法对中分辨率的MODIS数据能取得较高的分类精度。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2016,(2)
松嫩平原是我国内陆盐渍土三大分布区之一,土壤盐渍化是该区最主要的环境问题。以多时相中分辨率成像光谱仪(MODIS)的归一化植被指数(NDVI)时间序列影像为主要数据源,通过Savizky-Golay滤波重构NDVI时序数据,依据研究区7种主要土地覆被类型的时间序列曲线差异性,应用分类回归树(Classification And Regression Tree,CART)方法确定像素归属类别,得到松嫩平原2013年盐渍土的分布数据;并基于不同盐渍化程度土壤的植被物候特征差异性建立CART决策树区分不同程度盐渍土。分类结果为:盐渍地掩膜提取精度达98.13%,Kappa系数为0.83;不同程度盐渍土识别的精度达到86.08%,Kappa系数为0.78。该研究表明多时相MODIS数据在大尺度盐渍土信息识别中具有可行性。 相似文献
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三江源区湖泊和沼泽遥感影像分类研究 总被引：4，自引：0，他引：4
为了进一步了解三江源区的湿地分布现状,尝试利用MODIS 16天合成的归一化植被指数(NDVI)数据,采用决策树分类方法对三江源区湿地的遥感影像进行了分类研究.在数据预处理时,采用中值滤波和主成分变换结合的方法有效地去除了MODIS数据的噪声;在决策树构建过程中,结合DEM数据有效地提取出湖泊;利用象元NDVI时序变化曲线规律,采用先控制曲线形状、再控制拐点阚值的方法对沼泽进行分类.通过精度验证,湖泊的分类精度达到了96.5%,总的分类精度达到了84.2%,Kappa系数为0.78.利用MODIS NDVI时间序列数据和决策树方法能够满足大范围区域湖泊和沼泽遥感影像分类要求. 相似文献
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ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。 相似文献
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Kaishan Song Zongmin Wang Qingfeng Liu Dianwei Liu V. V. Ermoshin S. S. Ganzei Bai Zhang Chunying Ren Lihong Zeng Jia Du 《Geography and Natural Resources》2011,32(1):9-15
There is a need for improved and up-to-date land use/land cover (LULC) data sets over an intensively changing area in the Amur River Basin (ARB) in support of science and policy applications focused on understanding of the role and response of the LULC to environmental change issues. The main goal of this study was to map LULC in the ARB using MODIS 250-m Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Land Surface Vegetation Index (LSWI), and reflectance time series data for 2001 and 2007. Another goal was to test the consistency of the classification results using relatively coarse resolution MODIS imagery data in order to develop a methodology for rapid production of an up-to-date LULC data set. The results on MODIS land cover were evaluated using existing land use/cover data as derived from Landsat TM data. It was found that the MODIS 250-m NDVI data sets featured sufficient spatial, spectral and temporal resolution to detect unique multi-temporal signatures for the region’s major land cover types. It turned out that MODIS 250 NDVI time series data have high potential for large-basin land use/land cover monitoring and information updating for purposes of environmental basin research and management. 相似文献
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Y.H. Ran X. Li L. Lu Z.Y. Li 《International journal of geographical information science》2013,27(1):169-191
Land cover type is a crucial parameter that is required for various land surface models that simulate water and carbon cycles, ecosystem dynamics, and climate change. Many land use/land cover maps used in recent years have been derived from field investigations and remote-sensing observations. However, no land cover map that is derived from a single source (such as satellite observation) properly meets the needs of land surface simulation in China. This article presents a decision-fuse method to produce a higher-accuracy land cover map by combining multi-source local data based on the Dempster–Shafer (D–S) evidence theory. A practical evidence generation scheme was used to integrate multi-source land cover classification information. The basic probability values of the input data were obtained from literature reviews and expert knowledge. A Multi-source Integrated Chinese Land Cover (MICLCover) map was generated by combining multi-source land cover/land use classification maps including a 1:1,000,000 vegetation map, a 1:100,000 land use map for the year 2000, a 1:1,000,000 swamp-wetland map, a glacier map, and a Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer land cover map for China in 2001 (MODIS2001). The merit of this new map is that it uses a common classification system (the International Geosphere-Biosphere Programme (IGBP) land cover classification system), and it has a unified 1 km resolution. The accuracy of the new map was validated by a hybrid procedure. The validation results show great improvement in accuracy for the MICLCover map. The local-scale visual comparison validations for three regions show that the MICLCover map provides more spatial details on land cover at the local scale compared with other popular land cover products. The improvement in accuracy is true for all classes but particularly for cropland, urban, glacier, wetland, and water body classes. Validation by comparison with the China Forestry Scientific Data Center (CFSDC)–Forest Inventory Data (FID) data shows that overall forest accuracies in five provinces increased to between 42.19% and 88.65% for our MICLCover map, while those of the MODIS2001 map increased between 27.77% and 77.89%. The validation all over China shows that the overall accuracy of the MICLCover map is 71%, which is higher than the accuracies of other land cover maps. This map therefore can be used as an important input for land surface models of China. It has the potential to improve the modeling accuracy of land surface processes as well as to support other aspects of scientific land surface investigations in China. 相似文献
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在全球气候变暖的背景下,地表反照率已成为地表辐射平衡和气候研究的重要参数之一。利用中国陆地生态系统研究网络（Chinese Ecosystem Research Network,CERN）提供的34个站点辐射数据、GLASS地表反照率产品、ERA-Interim再分析资料、MODIS EVI（MOD13A3）和中国气象数据共享网提供的气象数据,基于Sen's Slope趋势分析方法,分析不同生态系统地表反照率的变化特征;利用全子集回归和分层分解方法计算地表反照率与各要素之间的相关性和相对重要性;探讨各气候因子对地表反照率的影响。结果表明,2000—2017年裸土地和裸岩砾石地变化率最大,冬季斜率达-0.083% yr-1。生长季地表反照率与降水、增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）、土壤水分和气温显著相关的像元分别占总像元的73%、79%、56%和86%。EVI是干旱和半干旱地区地表反照率变化的主导因素,其对地表反照率变化的独立贡献率分别为41%和56.18%。7月东北地区降水量和气温对地表反照率的影响大约滞后2个月;内蒙古沙漠地区和长江中下游平原土壤水分对地表反照率的影响大约滞后1~2个月。 相似文献