应用Landsat-8卫星遥感图像的青海地区土壤分类研究

发布时间：2023-01-15 12:35

　　遥感技术的迅速发展和应用,为土壤分类提供了新的技术与数据支持,文章提出一种利用陆地卫星-8（Landsat-8）遥感图像的土壤分类方法,用于青海地区土壤分类,所提取的特征包括4种,即基于遥感图像的变换特征、指数特征、纹理特征和基于高程图像的地形特征,通过随机森林方法实现土壤分类。文章首先提出2个基于遥感图像的纹理特征——熵与平滑度,从中国土壤数据集中自动提取了16 444个数据点,并在试验中采用,充分验证了此分类方法的有效性。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 研究方法
    1.1 大气校正
    1.2 特征提取
        1)基于变换的特征
        2)遥感指数特征
        3)图像纹理特征
            (1)平滑度
            (2)熵
        4)地形特征
            (1)高程
            (2)坡度
            (3)曲率
    1.3 随机森林分类算法
2 试验验证
    2.1 试验数据集
    2.2 试验结果与分析
        1)测试方法与评价指标
        2)试验结果
        3)结果分析
3 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MODIS的甘肃省土壤遥感分类[J]. 刘春晓,吴静,李纯斌,杨伟,张玮.  草原与草坪. 2018(06)
[2]西北盐碱土理化性质的高光谱建模及预测（英文）[J]. 肖珍珍,李毅,冯浩.  光谱学与光谱分析. 2016(05)
[3]基于多时相Landsat5/8影像的岷江汶川-都江堰段植被覆盖动态监测[J]. 彭文甫,王广杰,周介铭,徐新良,罗怀良,赵景峰,杨存建.  生态学报. 2016(07)
[4]典型龟裂碱土土壤光谱特征影响因素研究[J]. 张俊华,马天成,贾科利.  农业工程学报. 2014(23)
[5]盐渍化土壤光谱特征的区域异质性及盐分反演[J]. 彭杰,刘焕军,史舟,向红英,迟春明.  农业工程学报. 2014(17)
[6]中国主要土壤高光谱反射特性分类与有机质光谱预测模型[J]. 史舟,王乾龙,彭杰,纪文君,刘焕军,李曦,Raphael A VISCARRA ROSSEL.  中国科学:地球科学. 2014(05)
[7]基于光谱技术的土壤快速分类方法研究[J]. 王遵义,金春华,刘飞,王艳艳,鲍一丹.  浙江大学学报(农业与生命科学版). 2010(03)
[8]基于反射光谱特性的土壤分类研究[J]. 刘焕军,张柏,张渊智,宋开山,王宗明,李方,胡茂桂.  光谱学与光谱分析. 2008(03)
[9]基于MODIS产品的区域土壤遥感分类研究——以新疆为例[J]. 亢庆,张增祥,赵晓丽.  遥感技术与应用. 2007(06)
[10]东南山区土壤遥感监测的图像处理及分类[J]. 沙晋明,史舟,王人潮,姜忠军.  水土保持学报. 2000(01)



本文编号：3731058