时序数据集构建质量对土地覆盖分类精度的影响研究

发布时间：2021-04-25 12:41

　　研究通过对MODIS双星数据组合、线性插值和HANTS平滑方法来提升时序数据集质量,采用随机森林的方法分类,对分类结果精度评定以分析时序数据集构建质量对分类精度的影响。结果表明:双星数据有利于提高时序数据集的时间分辨率,精确刻划覆盖变化,为后续处理提供基础;线性插值可改善像元点的质量,降低云、雨因素影响;HANTS平滑能移除异常值,平滑数据,突出曲线特征,降低分类复杂度。改进质量后的时序数据集,分类总体精度从84.32%提高至90.75%,Kappa系数从0.798 6提高至0.881 6。总之,使用时序数据进行土地覆盖分类时,应以消除异常值,真实反映地表覆盖物候特征为目的提高时序数据集的质量,从而提高分类精度。 

【文章来源】：遥感技术与应用. 2020,35(03)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 引言
2 数据与方法
    2.1 研究区概况
    2.2 数据来源
    2.3 数据预处理
    2.4 研究方法
3 研究结果
    3.1 精度验证
    3.2 精度影响分析
        3.2.1 时间分辨率增加对精度影响分析
        3.2.2 线性插值对精度影响
        3.2.3 HANTS平滑对精度影响
    3.3 分类结果
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MODIS影像的土地覆被分类研究——以京津冀地区为例[J]. 左玉珊,王卫,郝彦莉,刘红.  地理科学进展. 2014(11)
[2]MODIS-NDVI时间分辨率加倍算法:从16-Day到8-Day[J]. 王正兴,柯灵红,邓芳萍.  遥感技术与应用. 2011(04)
[3]遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述[J]. 李儒,张霞,刘波,张兵.  遥感学报. 2009(02)



本文编号：3159405