基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

发布时间：2017-10-03 01:04

  本文关键词：基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

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【摘要】：为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。
【作者单位】： 吉林大学地球探测科学与技术学院;白城师范学院;
【关键词】： 遥感 植被 算法 吉林西部 多时相遥感图像 土地覆被分类 物候信息
【基金】：东北地区国土遥感综合调查(中国地质调查局项目:12120115063701)
【分类号】：S127
【正文快照】： 李晓东,姜琦刚.基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取[J].农业工程学报,2016,32(9):173-178.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.09.024 http://www.tcsae.orgLi Xiaodong,Jiang Qigang.Extracting land cover types in western Jilin based on multi-temporal remo

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本文编号：962249