本文選題：Landsat + TM��； 參考：《遙感技術與應用》2016年05期

【摘要】：主要研究遙感湖泊面積亞像元分解提取方法和空間尺度效應,為遙感湖泊面積提取、檢驗及基于此的局地氣候變化分析提供科學的基礎數(shù)據(jù)。在對TM遙感數(shù)據(jù)進行升尺度處理的基礎上,采用混合調制匹配濾波(Mixture Tuned Matched Filtering,MTMF)進行亞像元分解,得到不同空間分辨率的湖泊面積。進而分析不同面積湖泊隨遙感空間尺度的變化。結果表明:(1)當通過對高空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)重采樣獲取多尺度遙感影像進行湖泊面積提取及湖泊空間尺度效應分析時,采用最近鄰法比像元聚合重采樣法更合理。(2)MTMF亞像元分解法可以用于基于水體光譜特征的遙感湖泊邊界提取和面積計算,但邊界提取過程中容易將湖泊與河流或其他非湖泊的水體混淆。(3)遙感湖泊面積的提取結果受所用遙感影像空間分辨率的影響較大,影像的空間分辨率越低,湖泊面積提取的偏差越大,尤其對面積較小的湖泊。
[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.
【作者單位】： 中國氣象局中國遙感衛(wèi)星輻射測量和定標重點開放實驗室;環(huán)境保護部衛(wèi)星環(huán)境應用中心國家環(huán)境保護衛(wèi)星遙感重點實驗室;
【基金】：公益性行業(yè)(氣象)科研專項項目(GYHY201306017、GYHY201106014)資助
【分類號】：P332;P237

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本文編號：1752084