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利用MODIS数据对土地覆盖数值分类的理论与方法研究——以中国东北地区为例

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本文将可重复原则引入遥感应用,认为利用遥感数据研究土地覆盖变化时,需要土地覆盖分类系统一致,遥感数据一致,分类过程透明、客观。并以中国东北地区为例,对这一理论进行了验证。 土地覆盖分类系统一致,可以通过分类系统定量描述实现。本文利用MODIS植被指数各数据间的内在关系,使用“有监督时间序列平滑”法,对遥感数据进行了噪音检测和处理,获得可靠的遥感数据。 利用处理后NDVI和60个样地,对15个土地覆盖类型进行了数值描述。NDVI与土地覆盖的关系可分为三种:第一种为利用NDVI就可描述的情况,如各种森林。第二种必须使用NDVI,但仅利用NDVI本身无法最终描述,如水田与旱地。第三种为仅利用NDVI无法进行分类的情况,如城市和水体。在NDVI分类的基础上,利用水分指数(NDWI)可对水田和旱地做数值描述。最后,利用土地覆盖与NDVI和NDWI的定量关系,建立了分类决策树,得到13个覆盖类型,并对主要覆盖类型的可靠性进行了初步验证。由于分类过程透明、定量,为以后的研究保留了改进与扩展的余地。研究认为,在遥感数据得到订正,有可靠样地的前提下,可以利用遥感参数定量描述特定土地覆盖类型,实现遥感数据可重复的分类。

王正兴

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土地覆盖 可重复性 东北地区 遥感数据 数值分类

博士

地图学与地理信息系统

刘闯

2006

中国科学院地理科学与资源研究所

中文

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