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1.
多源光学遥感数据是长时序研究中的重要数据源,而其分类结果的一致性分析则是多源遥感数据应用的前提和基础.该文以鄱阳湖湿地为研究对象,采用决策树方法对Landsat-8、Sentinel-2A、GF-1、HJ-1A 4种光学影像数据进行分类,以总体精度和Kappa系数评估分类精度,并基于类型面积偏差、类型面积相关、空间叠加分析对分类结果进行一致性分析.结果表明:1)利用决策树方法对不同传感器数据进行湖泊湿地分类,总体精度均高于89％,一致性较好;2)对于具体的湿地类型面积,不同传感器分类结果基本一致,以泥沙滩涂为主,水体次之,植被最少;3)分类结果中64.30％的区域具有高度一致性,完全不一致区域占12.70％.研究成果可为多源光学遥感数据用于长时序湖泊湿地变化监测的误差分析和集成使用提供参考. 相似文献
2.
全球尺度多源土地覆被数据融合与评价研究 总被引：2，自引：1，他引：1
精确的全球及区域尺度土地覆被遥感分类数据是全球变化、陆地表层过程模拟、生态文明建设及区域可持续发展等研究的重要基础数据。本文以5套全球土地覆被数据集GLCC、UMD、GLC2000、MODIS LC、GlobCover为研究对象,结合MODIS VCF、MODIS Cropland Probability以及AVHRR CFTC数据集,设计一种基于模糊逻辑思想的证据融合方法实现上述多源土地覆被信息的决策融合,生成一套依据植物功能型分类的全球1 km土地覆被融合数据SYNLCover。结果显示,与5套源土地覆被数据集相比：① 在总体一致性精度上,SYNLCover的8个生物形态类型和12个目标类型的平均总体一致性精度最高,分别约为65.6%和59.4%,其次依次是MODIS LC、GLC2000、GLCC和GlobCover,UMD的最低,分别约为48.9%和42.6%,而且SYNLCover与5套源土地覆被数据集两两相比的总体一致性都是最好的;② 在类型一致性精度上,除灌丛类型外,SYNLCover中包括森林、草地、耕地、湿地、水体、城镇建筑和其他7种生物形态类型,以及森林类型的5种叶属性的平均一致性精度也是最高的,如其他类型的平均一致性精度可达67.73%;③ 除灌丛和湿地类型外,SYNLCover的其余6种生物形态类型的平均一致性精度均比其在5套源数据中相应的一致性精度的最大值提高了10%~15%左右;森林类型的5种叶属性的一致性精度也提高了约10%。SYNLCover分类精度的提高反映了本研究设计的多源数据融合方法的可行性和有效性。 相似文献
3.
《地理与地理信息科学》2015,(6)
为探讨不同湿度指数用于湿地信息提取的能力,选取7个常用的湿度指数(包括NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI和缨帽变换的湿度分量等)作为指标,以达赉湖国家级自然保护区为研究区,利用2013年9月6日MODIS(MOD09Q1和MOD09A1)数据,采用支持向量机分类的方法,对研究区进行湿地与非湿地区分研究,并进行湿地亚类(沼泽、水体)的分类试验。分类结果的精度评价表明:1)湿地与非湿地区分能力最好的指数为基于缨帽变换的湿度分量TC-Wetness,制图精度达97%以上,用户精度达96%;2)对湿地亚类的分类结果表明,提取水体最好的指数为第一类湿度指数,以NDWIB4,B2为最优,提取沼泽最优的指数为缨帽变换的湿度分量(TC-Wetness),可以有效排除草地对沼泽提取的干扰。研究区分类结果总体精度最高为88.7%,但沼泽的提取精度仅为48%,说明利用遥感湿度指数一种指标难以满足湿地分类的需要,多指数结合以及地形和其他相关辅助数据的加入对提高湿地分类精度具有重要帮助。 相似文献
4.
基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例 总被引：4，自引：0，他引：4
以中国东北地区完达山以北三江平原(下简称小三江平原)为研究对象,利用2010年多时相HJ-1A卫星和HJ-1B卫星CCD影像作为分类数据源,结合野外调查数据,应用多尺度分割算法,根据影像的丰富信息和物候、时相等特征,采用面向对象的分类方法,进行小三江平原的湿地遥感分类。结果表明,湿地二级分类的总体精度为85.45%,总体Kappa系数为0.81。小三江平原湿地主要分布在低洼地区,总面积为9084.16km2;其中,天然湿地面积为2635.09km2,人工湿地面积为6449.07km2。集中分布的水田是小三江平原最主要的景观类型;天然湿地主要分布在自然保护区、河岸附近和国界周围;其中,草本沼泽面积最大。本研究表明,面向对象的分类方法能够有效利用遥感影像提供的丰富信息,产生较高的分类精度;对于中分辨率遥感影像不同分割尺度的组合使用有利于湿地信息的提取。降雨量较多、较少月份影像的选取和物候规律的利用是提取湿地信息的关键。多时相遥感影像数据的使用,改善了洪泛湿地和森林沼泽的分类效果,尤其是水田边界的划分;同时可以提高湿地分类精度。基于面向对象的遥感方法,利用多时相的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的湿地分布信息,是一种成本较低且行之有效的技术手段。 相似文献
5.
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
6.
以黑龙江流域中的扎龙湿地及其上游区域为研究区,将Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段影像数据相结合,根据面向对象原理,采用随机森林算法,对研究区的湿地进行遥感分类和信息提取;利用3种特征变量集,进行实验对比,研究红边波段反射率和雷达后向散射系数对湿地信息提取的作用。研究结果表明,红边波段反射率和雷达后向散射系数对土地覆盖分类精度的提高起到了重要作用,两者结合得到的分类结果的总体精度达到了88.72%,Kappa系数为0.87,其中,水体、水田和沼泽的用户精度分别为100%、98.18%和91.37%。利用红边波段和雷达波段影像数据,分别使土地覆盖分类总体精度提高了5.26%和2.51%,红边波段影像数据对沼泽提取精度的提高贡献最大,使生产者精度提高了12.5%。 相似文献
7.
七套土地覆被数据在羌塘高原的精度评价 总被引：2，自引：0，他引：2
《地理研究》2017,(11)
基于羌塘高原8个一级土地覆被类型(包括10个二级土地覆被类型)的6851个样本点,采用混淆矩阵方法,从总体精度、制图精度和用户精度角度评价International Geosphere-Biosphere Program's Data and Information System Cover(IGBPDIS)、Global Land cover mapping at30 m resolution(Globe Land 30)、The MODIS Land Cover Type product(MCD12Q1)、Climate Change Initiative Land Cover(CCI-LC)和Global Land Cover 2000(GLC2000)等七套土地覆被数据产品在羌塘高原的精度。结果表明:(1)七套数据产品的一级类型和二级类型总体精度普遍偏低,在相对较高的Globe Land 30和CCI-LC数据中,一级类型总体精度分别为55.09%和53.92%,二级类型分别为46.55%和46.23%;(2)草地、裸地和荒漠三个主要一级类型生产者精度最高的数据对应为:GLC 2000(46.19%)、MCD12Q1(39.20%)和IGBPDIS(84.44%)。而三个主要一级类型的用户精度均低于50%。其他覆被类型中,雪被与冰川类型用户精度最高的数据为CCI-LC(92.80%),漏分比例为19.90%;(3)羌塘高原特殊的高原环境与土地覆被分类系统构成原则和标准是影响遥感解译数据精度的主要原因。 相似文献
8.
首套全球30 m分辨率土地覆被产品区域尺度精度评价——以河南省为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以河南省为研究区,对全球首套30 m分辨率土地覆盖产品GlobleLand30进行区域尺度精度评价。首先,以中国1
9.
基于多时相环境卫星数据的南瓮河流域湿地信息提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
选取位于大兴安岭林区的南瓮河流域作为研究区,以多时相、中等分辨率的环境卫星影像为数据源,采用面向对象方法,通过多尺度分割、特征提取、决策树建立等步骤,实现湿地信息的快速提取;系统分析了面向对象方法在森林地区湿地信息提取中的有效性.研究表明,在面向对象湿地信息提取过程中,采用不同等级的分割尺度,使分类更具层次性;利用光谱、空间、形状等多种属性特征,通过多时相遥感数据的融合,可以更好地识别复杂多样、界限模糊的湿地景观,其中,草本沼泽的生产者精度达到了91％.结果显示,南瓮河流域内,湿地类型多样,以草本沼泽和灌丛沼泽为主,且其主要分布于河流两侧和中下游宽阔的河谷地带. 相似文献
10.
甘肃省玛曲县沼泽湿地遥感监测与动态变化分析 总被引：4，自引：1，他引：3
利用2000年和2006年TM影像数据、地面调查资料和气象台站观测数据,对玛曲县沼泽湿地进行了目视解译分析,对比研究了非监督分类、监督分类和专家分类的精度,初步探讨了玛曲沼泽湿地退化的原因。结果表明,该县沼泽湿地面积从2000年的19598．67hm^2减少到2006年的14080．80hm^2,沼泽湿地面积平均年递减率为4．69％。非监督分类结果由于受山体阴影、坡向、云的阴影等影响,多分误差高,总分类精度仅为31％;监督分类的总精度为54．1％;专家分类的总精度高达84．2％。因此,专家分类可以用于对玛曲县沼泽湿地的监测和自动提取。草场不合理利用和过度放牧是导致玛曲县沼泽湿地退化的主要原因,黄河干流、各支流径流量减少是导致流域内沼泽湿地退化的直接原因,当地气候变暖促进了这一过程的发生。 相似文献