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基于波段选择的MODIS全国土地覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
以MODIS多光谱和多时相数据为输入参数进行了全国土地覆盖分类研究。从试验区2007年MODIS 8 d数据的合成影像(MOD 09)中提取EVI、NDWI和NDSI 3个指数,并将其作为特征波段与原有的7波段(B1～B7)形成10波段影像。以统计分类J-M距离平均值和SVM分类总精度为标准评价不同波段对土地覆盖分类的贡献。在全国范围内,选择贡献最大的EVI、B7和B4这3个波段的月合成值,并分别对其作PCA变换,选取各PCA变换后的前3个波段进行分类运算。研究结果表明,在没有其他辅助信息的境况下,基于MODIS贡献最大的前3个波段结合多时相信息能够在中分辨率区域土地覆盖分类中取得较好的分类结果,其精度为78.04%。 相似文献
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针对GF-1 WFV影像缺少中红外波段,无法使用大多数建设用地指数提取建成区的问题,利用Fisher线性判别分析"类内聚合,类间分离"的投影准则,本文提出一种针对GF-1 WFV影像城市建设用地指数UBIWFV。该指数利用蓝光和绿光波段线性组合运算分离和增强建设用地信息。利用该指数提取了福州、石家庄和武汉3个不同研究区城市建设用地,并与建筑用地指数RBI提取结果进行比较。结果表明,该指数在不同研究区提取结果总体精度达到85%,Kappa系数达到0.7以上,提取结果空间连续性和完整性更好,指数阈值选取较容易。该指数相比RBI指数抑制裸土信息效果更明显。UBI_(WFV)指数对于城市建设用地提取具有一定的可行性和适用性。 相似文献
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以杂多县冰川为研究对象,为了精确提取冰川信息,根据冰川在TM影像上存在的光谱差异,将冰川划分成两类。分析较难与周边地物区分的冰舌与其他地物之间的光谱特征区分性,选择最优的冰川提取波段。同时利用波段运算得到对冰川信息提取更有利的波段。将所有优选波段经过最佳指数计算和地物可分离性分析,得到波段间相关性最低,冗余信息最少,冰川与其它地物可分性最强的波段组合进行监督分类,有效地分离出冰川。将本文方法提取的冰川面积与高分辨率影像中提取的冰川面积相比较,结果表明本文提出的冰川提取的技术方法是有效的。 相似文献
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新疆拜城地区煤田煤层自燃的陆地卫星遥感探测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用TM图像,结合区域实测、地质和区域能源分布资料,分析了煤田煤层自燃的光谱特征,对煤田地火燃烧区进行定位;在此基础上对新疆拜城地区TM图像进行线性变换、边界增强、波段运算、多波段假彩色合成等增强处理,识别并提取影像中煤田煤层自燃引起的地表热信息、地表植被异常和岩石烧变信息等,通过分析达到探测煤田火区的目的。 相似文献
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格尔木土地荒漠化遥感动态监测研究 总被引：3，自引：1，他引：3
探讨以TM/ETM为主要信息源,在沙漠地区提取专题信息的方法。对TM5/TM7波段进行密度分割,结合DEM数据生成的模板提取水体及盐漠信息;利用NDVI提取植被信息;通过光谱角分类法(SAM)提取沙化土地和盐渍化土地信息。将综合分类结果输入地理信息系统中,利用空间分析功能提取变化信息。结果表明,1996~2000年间,研究区内荒漠化土地明显增加;2000~2002年间荒漠化土地面积变化较小。考虑到研究区地处沙漠环境,人类活动影响较弱,因此地表景观变化的主要影响因素是气候和水文地质条件,而这些自然因素短期内变化不大,所以监测周期至少定为5 a比较合适。 相似文献
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城市绿地是影响市区环境的重要因素,对建设城市生态文明起着重要作用。本文在TM影像的基础上,通过对各个波段的分析,求出最优波段组合并基于这种组合进行影像分类,通过与原始影像分类和NDVI分类结果的对比得出:1)最优波段组合影像分类效果优于原始影像分类;2)最优波段组合影像分类结果与NDVI分类结果十分相近,与实际情况相符;3)NDVI分类效果虽然较好,但与基于最优波段组合影像分类相比,其阈值确定困难,需要多次提取感兴趣区,随机性较大。 相似文献
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高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用。由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力。为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能力,促进高分数据在林业领域的应用,本文选取广西高峰林场为研究区,以最新的GF-6 WFV影像为数据源,结合地面实测类型数据,进行广西南宁高峰林场的桉树,杉木等人工林类型提取。主要运用随机森林(random forests)的分层分类法:首先计算6种植被指数,并利用随机森林法进行植被指数的特征优选,然后确定4种波段组合数据集的分类方案,4种数据集分别为(1)无红边的前4个波段,(2)有红边的8个波段,(3) 8个波段加上未优化的植被指数特征组合,(4) 8个波段加上优化的植被指数特征组合。再进行WFV影像4种数据集的随机森林分类,随机森林采用分类回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。最后比较4个方案的分类结果并进行精度验证。结果表明:方案2比方案1精度提高了4.99%,Kappa系数提高了0.058。说明包含红边的8波段数据比4个波段数据精度有大幅提升。方案4的8波段加上优化植被指数特征组合的分类精度最高,达到了85.38%,比方案2包含红边波段组和方案1无红边波段组的精度分别提高了3.98%,8.97%,Kappa系数分别提高了0.046,0.104。说明WFV影像加入红边波段比无红边波段精度明显增高。由结果可知,红边指数的引入,增强了植被信息,能够较准确地反映人工林类型特征差异,明显提升了人工林的分类精度。本研究方法可以有效改善广西人工林类型信息提取效果,为GF-6影像质量的评价及其在林业应用潜力提供科学参考依据。 相似文献
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