本文選題：吉林西部 + 多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)��； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：為了深化遙感監(jiān)測方法在生態(tài)環(huán)境調(diào)查中的應(yīng)用,本文以吉林西部為試驗(yàn)區(qū),設(shè)計(jì)了一種多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)分類方案。該方案以物候信息為主,結(jié)合地物特征變量(植被、水體和土地信息)構(gòu)建的多維特征空間數(shù)據(jù)集用于土地覆被分類。該遙感分類方案提取了9種地表覆被類型,結(jié)果表明:地表植被季節(jié)變化信息和土地利用信息的引入能明顯改善土地覆被的分類精度;與基于原始波段的分類方案相比,多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)分類方案的分類精度最好,總體分類精度為95.50%,Kappa系數(shù)為95.04%。
[Abstract]:In order to deepen the application of remote sensing monitoring method in ecological environment investigation, a multi-temporal remote sensing data classification scheme is designed in this paper. Based on phenological information, the multi-dimensional feature spatial data set based on feature variables (vegetation, water and land information) is used for land cover classification. The results show that the introduction of seasonal change information and land use information can obviously improve the classification accuracy of land cover, and compared with the classification scheme based on the original band, The classification accuracy of multi-temporal remote sensing data classification scheme is the best, and the overall classification accuracy is 95.500.Kappa coefficient is 95.04.
【作者單位】： 吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;白城師范學(xué)院旅游與地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：中國地質(zhì)調(diào)查局項(xiàng)目(12120115063701)~~
【分類號】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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8 張會(huì);閆金鳳;;基于MODIS影像多特征的CART決策樹分類[J];地理空間信息;2013年02期

9 孔凡明;蔣衛(wèi)國;李京;袁麗華;陳曦;郭君;;基于MODIS的2011年泰國洪澇受災(zāi)信息提取與分析[J];災(zāi)害學(xué);2013年02期

10 張楠楠;王文;王胤;;鄱陽湖面積的衛(wèi)星遙感估計(jì)及其與水位關(guān)系分析[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2012年06期

【相似文獻(xiàn)】

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1 孫朝輝,孫家b，

本文編號：2001053