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基于航空高光谱影像的额济纳绿洲土地覆被提取

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土地覆被分类是生态环境评价、植被变化分析以及区域生态水文过程研究的基础.航空高光谱遥感具有高机动、高空间分辨率和高光谱分辨率等特点,在土地覆被提取方面极具优势.以黑河下游机载高光谱遥感数据为基础,针对额济纳旗胡杨林国家级自然保护区植被单一、景观破碎和异质性强的景观特点,以及高光谱数据量大、冗余度高等数据特点,对比分析最小噪声变换与主成分分析两种降维方法,最大似然法、支持向量机与面向对象3种监督分类方法.依据研究结果,首先利用NDVI区分高光谱遥感数据中的植被与非植被类别,然后采用最小噪声变换分别进行降维处理,最后利用最大似然法对研究区内土地覆被类型进行分类提取,提取结果聚类处理.依据随机验证点结合地面调查数据和正射影像,对土地覆被分类结果进行精度验证,总体精度和Kappa系数分别为87.95%和0.855,表明分类结果精度高,能够为生态研究等提供有效数据.
Land Cover Extraction in the Ejina Oasis by Hyperspectral Remote Sensing

苏阳、祁元、王建华、徐菲楠、张金龙

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中国科学院西北生态环境资源研究院,甘肃省遥感重点实验室 甘肃 兰州 730000

中国科学院大学,北京 100049

高光谱 干旱区 降维方法 监督分类 土地覆被

中国科学院西部行动计划三期项目国家自然科学基金重大研究计划国家自然科学基金重大研究计划国家自然科学基金重大研究计划国家自然科学基金重大研究计划

KZCX2-XB3-159125001912500291250039125004

2018

10.11873/j.issn.1004-0323.2018.2.0202

遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.961
ISSN：1004-0323
年,卷(期)：2018.33(2)
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