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遥感湖泊面积MTMF提取方法及空间尺度效应研究

发布时间:2018-04-15 02:18

  本文选题:Landsat + TM ; 参考:《遥感技术与应用》2016年05期


【摘要】:主要研究遥感湖泊面积亚像元分解提取方法和空间尺度效应,为遥感湖泊面积提取、检验及基于此的局地气候变化分析提供科学的基础数据。在对TM遥感数据进行升尺度处理的基础上,采用混合调制匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering,MTMF)进行亚像元分解,得到不同空间分辨率的湖泊面积。进而分析不同面积湖泊随遥感空间尺度的变化。结果表明:(1)当通过对高空间分辨率的遥感数据重采样获取多尺度遥感影像进行湖泊面积提取及湖泊空间尺度效应分析时,采用最近邻法比像元聚合重采样法更合理。(2)MTMF亚像元分解法可以用于基于水体光谱特征的遥感湖泊边界提取和面积计算,但边界提取过程中容易将湖泊与河流或其他非湖泊的水体混淆。(3)遥感湖泊面积的提取结果受所用遥感影像空间分辨率的影响较大,影像的空间分辨率越低,湖泊面积提取的偏差越大,尤其对面积较小的湖泊。
[Abstract]:The subpixel extraction method and spatial scale effect of remote sensing lake area are studied in order to provide scientific data for remote sensing lake area extraction, examination and local climate change analysis.Based on the up-scaling processing of TM remote sensing data, the mixed modulation Tuned Matched filtering method is used to decompose the sub-pixel, and the lake area with different spatial resolution is obtained.Furthermore, the variation of lake area with spatial scale of remote sensing is analyzed.The result shows that when the multi-scale remote sensing image is obtained by resampling the high-spatial resolution remote sensing data, the lake area is extracted and the spatial scale effect of the lake is analyzed.The nearest neighbor method is more reasonable than the pixel aggregation resampling method. The method of MTMF subpixel decomposition can be used for remote sensing lake boundary extraction and area calculation based on the spectral characteristics of water body.However, in the process of boundary extraction, it is easy to confuse lakes with rivers or other non-lake water bodies. 3) the results of remote sensing lake area extraction are greatly affected by the spatial resolution of the remote sensing images used, and the lower the spatial resolution of the images, the lower the spatial resolution of the images.The greater the deviation of lake area extraction, especially for smaller lake area.
【作者单位】: 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室;环境保护部卫星环境应用中心国家环境保护卫星遥感重点实验室;
【基金】:公益性行业(气象)科研专项项目(GYHY201306017、GYHY201106014)资助
【分类号】:P332;P237

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本文编号:1752084

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