像元二分模型在MODIS水陆混合像元分解中的适用性研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

赖佩玉  陈浩宁  黄昌 《测绘地理信息》2019,44(6):56-59

遥感数据是地表水监测的重要数据源,用较低空间分辨率的遥感影像探测地表水范围时,混合像元问题常使水陆边界的提取不够准确。有必要对水陆混合像元进行分解,估算混合像元中水体所占百分比,从而为亚像元级别的水域边界制图奠定基础。借助像元二分模型的概念对水陆混合像元进行分解,验证该类模型的适用性。首先,以中分辨率成像光谱仪影像为数据源,分别基于归一化水体指数(normalized difference water index, NDWI)和改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI)建立像元二分模型,对云南省高原湖泊进行水域提取及边界混合像元分解;然后,用同期更高空间分辨率的Landsat数据对提取结果进行验证。结果表明,像元二分模型在对水陆混合像元的分解中具有较好的适用性,其中,基于NDWI的像元二分模型精度略高于基于MNDWI的模型。  相似文献   

利用光学和SAR遥感数据的若尔盖湿地植被分类与变化监测     

明義森  刘启航  柏荷  黄昌 《遥感学报》2023,(6):1414-1425

湿地植被在固碳过程中扮演重要角色。作为高寒湿地生态系统的典型代表，若尔盖湿地的植被分类与变化监测对于研究其碳汇功能具有重要意义。光学遥感和微波遥感在植被监测中各有其优缺点，因此本研究提出结合Sentinel-2光学数据和Sentinel-1合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)数据的若尔盖湿地植被分类与变化监测方法。基于动态时间归整算法DTW (Dynamic Time Warping)提取Sentinel-1 SAR数据的时间序列物候特征，结合Sentinel-2多光谱数据的光谱特征，以2020年实地获取的植被样本及使用样本迁移得到的2017年样本，通过随机森林算法分别对两个时期的若尔盖湿地植被进行分类并对其变化进行分析。研究表明：(1)结合Sentinel-1和Sentinel-2数据，充分发挥各自多时相、多光谱的优势对若尔盖湿地植被进行分类得到可靠的分类结果，总精度达到了97.43%,Kappa系数为0.96。(2)基于样本迁移原理，本研究通过将2020年实地采集的样本迁移至2017年，解决了历史时期实地样本不可得的问题，并针对SAR数据的特点提...  相似文献