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随着社会的快速发展,人类活动的日益频繁,地球表面发生了翻天覆地的变化。遥感技术以其独特的优势成为土地利用调查和变化研究的重要技术手段。本文以淮安市1995年和2006年的TM遥感影像为主要数据,依据土地利用类型的光谱特征,采用NDVI,NDWI,NDBI和非监督分类方法分别提取耕地、林地、草地、水体和建筑用地类型,并对提取结果从结构和变化角度进行分析。结果证明:1)依据地物光谱特征,采用不同模型分别提取土地利用类型的方法切实可行;2)淮安市是一个以农用地为主、水资源丰富、城镇化水平较低的地区;在1995~2006年间,耕地、水域和草地分布呈减少的趋势,林地和建筑用地呈不断增加的趋势。 相似文献
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基于TM影像的城市建成区绿地提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于TM影像,选取归一化植被指数NDVI、子像元和神经网络3种方法从不同角度提取城市建成区绿地,从与标准值对比、精度评估和错判误差等多方面进行对比分析,寻找提取城市建成区绿地的最佳方法.结果表明:一方面,这3种方法均能够较为精确地提取出城市建成区绿地覆盖面积及空间分布特征,尤以子像元方法最佳;另一方面,这3种方法误差产生情况各不相同,NDVI方法以多判误差、子像元方法以少判误差和神经网络方法以错判误差为主. 相似文献
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