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利用SRTM-DEM和TM数据提取平原山地信息的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
研究表明,基于SRTM-DEM派生的坡度模型进行平原、山地的自动提取具有很大的实效性,但坡度分级方法的选择及阈值的设定对提取结果具有较大影响;在此基础上,对区域植被、土壤、水文、地质等多地理要素信息及制图综合知识的综合运用,可大大提高基于知识的遥感专家修正精度;二者结合,初步实现了基于SRTM-DEM与遥感的平原、山地自动半自动提取,改进了传统手工和野外调查为主的提取方法,实现了地貌信息的数字化、定位化及定量化,为全国1∶100万数字地貌信息提取与集成奠定了基础。 相似文献
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面向土壤分类的高光谱反射特征参数模型 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种无损、快速、成本低的土壤分类方法,选取松嫩平原4种典型土壤(黑土、黑钙土、风砂土和草甸土)耕层(0—20 cm)土样的实验室反射光谱数据作为研究对象,采用重采样、包络线消除法处理光谱数据,提取反映反射光谱特征的光谱特征参数,利用K均值聚类(K-means clustering)和决策树(decision tree)分别进行聚类分析和分类模型构建,实现土壤的快速分类。结果表明,利用表层土壤反射光谱特征参数构建的决策树分类模型可以对研究区土壤进行分类。研究成果有望加快土壤制图,为土壤理化性质的时空变化研究提供技术支持。 相似文献
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高分辨率遥感植被分类研究 总被引：16，自引：0，他引：16
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 相似文献
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基于决策树方法的Landsat8 OLI影像红树林信息自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(2)
基于广西山口国家红树林生态自然保护区的Landsat 8 OLI影像数据,选用广泛应用于植被液态水含量反演的归一化差值湿度指数(normalized difference moisture index,NDMI)和修正的归一化差值池塘指数(modified normalized difference pond index,MNDPI)作为分类特征,运用决策树方法进行红树林信息的自动提取。研究结果表明:红树林独特的滨海湿地生境特点,使其光谱同时包含植被和湿地信息;MNDPI和NDMI可分别反映可见光-近红外波段反射率同短波红外波段反射光谱的反差,可成功应用于湿地植被信息的提取,能有效地将红树林同其他地物相区分;采用Landsat8 OLI遥感数据,并结合NDMI和MNDPI分类特征构建的决策树模型可有效地提取红树林信息,其错分率和漏分率都较低,分别为5.34%和1.69%。 相似文献
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湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74％,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33％提高到86.33％,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段. 相似文献
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以山东省为研究区域,利用2009年9月MODIS的8 d合成波段反射率产品MOD09,选择特征变量植被指数(NDVI、EVI)、NDWI、NDMI、NDSI及辅助信息DEM,通过选取其中的影像特征组合来确定分类方案,构建各波段组合的CART决策树,对MODIS影像进行分类,得到CART决策树的最优波段组合。结果表明,特征变量DEM、NDVI、EVI对分类结果贡献较大;将CART决策树的分类结果与其相对应的最大似然分类结果进行比较可知,基于影像多特征的CART决策树分类方法能明显提高分类精度。 相似文献
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地表土壤水分含量的时空分布信息是十分重要的,常常作为水文模型、气候模型、生态模型的输入参数,同时,也是干旱预报、农作物估产等工作的重要指标。被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一。相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势。相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。目前,已研究出许多反演土壤水分的方法.本课题的主要内容是借助AMSR-E土壤水分影像数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)影像数据和MODIS分类影像数据,利用ENVI软件进行遥感图像数据处理,运用统计分析方法建立NDVI与土壤水分的经验模型,研究中国西部地区稀疏植被覆盖区土壤水分的反演。 相似文献
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研究增强型植被指数基于Landsat-8数据反演土壤水分的可行性及适用性,分析研究区土壤水分总体分布,提高该地区应对干旱灾害的能力。基于温度植被干旱指数方法,以淮河流域上游地区作为研究区,基于2017年2月的Landsat-8影像,分别计算了地表温度、归一化植被指数、增强型植被指数,基于TVDI构建了两种土壤水分反演模型。研究比较了:1) EVI在TM数据中的应用特点;2)研究区土壤含水率的空间分布特征;3)两种模型反演结果的差异。结果表明:1)基于TM数据计算的EVI总体明显低于NDVI,但不同时间段的结果并不总是低于NDVI;2)基于EVI的模型结果精度低于基于NDVI模型结果。3)两种模型结果与植被覆盖度、地表温度的关系均为负相关,其中,基于EVI的模型结果与地表温度的负相关程度极高,即基于EVI的模型结果受植被影响较小,受温度影响程度高。 相似文献
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研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。 相似文献
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This work aims to assess the soil microzonation of Agartala city and its surrounding areas based on spectral geophysical signatures. Different spectral resolutions of Landsat TM have been used for assessing the Normalized Difference Vegetative Index, spatial thermal emission representation and plant water moisture representation. Normalized Difference Vegetative Index (NDVI) was measured from band 4 (near-infrared (NIR)) and band 3 (photosynthetically active radiation (PAR)). The Digital Number (DN) values of thermal infrared band (TIR) were used for measuring spatial variation of thermal representation in the city area. A very simple model was developed for measuring thermal emission representative index from NDVI and automated classified TIR band. Overlaid NDVI and classified TIR shows the spatial distribution of thermal emission representative values. Classified mid-wave infrared band (MWIR) was used for measuring the surface geotherm units (τ) which are related with different types of soil. On the basis of spatial distribution of τ value which is clearly visible in a thermal emission representative map overlaid by classified MWIR, the soil microzonation map of the study area was prepared. This soil microzonation map shows that Agartala and its surrounding areas are characterized by four types of soil which are related to different geomorphic and geological units. The soil of this area is classified as dry sandy soil and sandy clay soil of the highland areas and wet sandy alluvium and clayey alluvium of the flood plain area. 相似文献
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现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度（FVC）的估算。然而，研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区，从250 m的影像上很难精准地获取NDVIveg（全植被覆盖植被指数）和NDVIsoil（全裸土区植被指数）参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVIveg和NDVIsoil，估算结果存在普遍高估现象。为此，本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据，从GF-2号影像上提取植被覆盖像元；然后，利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率，获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元；最后，将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVIveg和NDVIsoil参数，实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比，结果表明：利用GF-2影像辅助的像元二分模型，精准地获取了低植被覆盖区NDVIveg和NDVIsoil模型参数，提高了干旱区植被覆盖度的估算精度，并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。 相似文献
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应用面向对象的决策树模型提取橡胶林信息 总被引：4，自引：0，他引：4
橡胶林的无序和不合理种植引发了一系列的生态问题,快速监测橡胶林空间分布及动态变化,对橡胶的合理种植、区域生态环境保护以及有关部门的规划决策有重要的指导意义。以MODIS归一化植被指数NDVI时间序列数据和多时相的Landsat TM数据为基础分析橡胶林的季相和光谱特征,确定橡胶识别的关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展橡胶信息提取研究。结果表明,多时相的遥感数据可反映橡胶的季相特征,以TM数据为基础计算得到的陆表水分指数LSWI和归一化植被指数NDVI可作为橡胶识别的光谱特征参数,橡胶休眠期是利用遥感方法进行橡胶提取的最佳时期。相比于单时相数据,利用包含橡胶关键物候期的多时相遥感数据能得到更高的橡胶林提取精度。 相似文献
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一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
土地荒漠化等级分类是荒漠化监测的重要内容,也是土地荒漠化综合治理、科学防护的基础。针对植被稀疏及干旱区土地荒漠化提取异常的问题,本文选择干旱/半干旱的科尔沁区为试验区,以2005、2010和2015年3期的中高分辨率Landsat遥感影像为数据源,基于大量的样本统计分析,提出了一种融合植被覆盖度（FVC）、去土壤植被指数（MSAVI）、增强性植被指数（EVI）3种指标的荒漠化提取模型,并将之与传统植被覆盖度指标提取结果进行了对比分析。研究结果表明,相较于单一植被指数反演方法,本文提出的算法分类精度更高,尤其针对干旱/半干旱地区,该融合植被指数法具有更好的适用性和稳健性。该方法为荒漠化评价体系的建立提供了新的思路,为土地荒漠化防护与治理提供了辅助决策支撑。 相似文献
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本文利用2002年陕西省ETM卫星影像及相关植被地理信息,在其影像上选取覆盖全省包含不同地物类型的85个地面样地(Ground Truth),通过2003年陕西省MODIS卫星影像获取所选样地全年的NDVI时间序列曲线。采用决策树分类方法,结合NDVI时间序列曲线,实现基于时相和波谱信息的植被分类。最后通过混淆矩阵与Kappa系数等方法对分类结果进行正确率评价,结果表明,文中所给方法优于传统分类方法,所得结果与其他调查结果相一致。 相似文献