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1.
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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基于MODIS NDVI的新疆土地覆盖类型划分与潜在荒漠化区域探测 总被引：9，自引：0，他引：9
采用2002年MODIS 1km的全年NDVI时序数据对新疆及周边地区进行了土地覆盖分类,在分类的过程中重点强调了稀疏植被覆盖区域,这些区域具有潜在荒漠化的趋势。介绍了一种针对不同土地覆盖类型并能重点突出稀疏植被的分类方法,这种方法较好地综合了季节性影响因素和多变的自然条件影响因素。从16天合成的优化过的时序NDVI图像上,通过分析物候变化,可以获得较好的分类结果。将具有潜在荒漠化趋势的区域模型化研究以后,研究结果表明新疆及周边地区40万km2的土地有潜在荒漠化的趋势。由于MODIS NDVI数据覆盖范围较大,并且对植被的生长变化有较高的敏感度,所以它可以被有效地应用于监测大尺度环境变化和荒漠化进程。 相似文献
3.
为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率,提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域,以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源,根据不同地物其NDVI值范围不同,将研究区地表分为植被覆盖地表,无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内,根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征,提取林地和荒草地,其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型,在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近,土地利用分类总体精度达到85.71%,作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高,能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。 相似文献
4.
《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
5.
ASTER影像提取植被信息的NDVI与SAVI法比较——以广州花都区为例 总被引：3，自引：1，他引：2
基于ASTER遥感影像,使用IDL语言编写归一化差异植被指数(NDVI)和土壤调整植被指数(SAVI)的计算公式,对遥感影像进行处理,分别对两种方法处理后的遥感影像采用K-Means分类,经过分类后处理,提取植被信息.NDVI整体上较好地反映了不同土地覆被信息;而SAVI对于各种地类的值域较宽,反映绿色植被内部差异信息较明显,可为不同植被类型的信息提取提供方法参考. 相似文献
6.
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
7.
基于环境减灾卫星CCD数据与决策树技术的植被分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古呼伦贝尔地区为例,基于遥感数据获取区域7种典型植被的NDVI时间序列曲线。在此基础之上,分析曲线趋势及其特征值,研究基于曲线差异的植被分类信息提取方法。同时,以国产环境减灾卫星CCD数据作为主要遥感数据源,提取研究区5月上旬与8月上旬两期NDVI数据及其比值,采用决策树分类方法研究得到区域30 m空间分辨率植被分类结果。经实地验证,一级类型总体分类精度为83.64%,二级类型为70.91%,其中乔木林的分类精度最高,然后是农田与草地,灌丛的分类精度相对最低。结果表明该方法能够快速、准确据提取植被分类信息,为国产环境减灾卫星CCD数据的广泛深入应用提供理论与数据支持。 相似文献
8.
土地利用/覆盖分类是土地利用/覆盖数据建立和土地利用/覆盖变化研究的重要前提。针对全球海岸带土地利用/覆盖类型多样性显著但分类系统鲜有专论的研究现状,从全球海岸带区域的基本特征出发,重点参考《湿地公约》以及区域至全球尺度的湿地分类系统,严格遵循预先定义的分类依据以及分类原则,提出全球海岸带土地利用/覆盖遥感分类系统,包括6个一级类型,分别为耕地、植被、湿地、建设用地、裸地、永久性冰川雪地,20个二级类型和43个三级类型,比较系统且全面地涵盖了全球海岸带区域的土地利用/覆盖类型和湿地资源。该分类系统层次清晰且分类严格,综合考虑了宏观区域至全球尺度海岸带土地利用/覆盖分类及变化特征遥感监测研究所需,充分重视了全球沿海区域丰富多样的湿地资源,明确强调了全球高纬度地区苔原类型的归属及分类,合理兼顾了低、中、高不同时空分辨率卫星数据的优势,为建立多时相全球或代表性区域海岸带土地利用/覆盖变化数据集提供支持。 相似文献
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塔里木盆地南缘绿洲土地覆盖变化 总被引：17，自引：0，他引：17
绿洲土地覆盖变化信息的定量提取在干旱区生态环境演变研究中具有重要价值，选择塔里木盆地南部特有的干旱地区和田绿洲于田县为研究区，首先对土地覆盖变化信息提取方法作了对比论述，并对利用卫星遥感数据的空间结构信息以提高分类精度，进而提高分类后比较法的总体精度进行了研究；最终利用该方法做出的系列图件，总结了该地区近10年来的土地覆盖类型变化，并与实地考察结果及有关资料结合，分析了该地区近年来的环境变化及其影响因素，其方法和结论对塔里木盆地南缘绿洲地区未来的环境可持续发展研究具有一定参考价值。 相似文献
10.
年度监测是及时掌握荒漠化动态的有效方法。以MODIS卫星影像为数据源,依据荒漠化土地特征和荒漠化遥感监测指标选取原则,选取了能够基于中低分辨率MODIS卫星数据反演的4个遥感监测指标,将原国家林业局第三次荒漠化监测结果与MODIS反演的4个遥感监测指标的栅格图进行叠加,参照各监测指标在不同荒漠化程度等级下的像元值,得到各指标荒漠化程度判别值。根据原国家林业局荒漠化监测气候分区规定,基于各监测指标判别值,应用决策树分类方法,实现了中国不同气候区域2001-2017年的荒漠化状况年度监测。以2009年原国家林业局第四次中国荒漠化土地监测结果与本文年度监测结果对比,吻合度达92.62%。 相似文献