【摘要】：以高分一號(GF-1)16 m空間分辨率多光譜影像為數(shù)據(jù)源,對沙化土地類型的光譜特征以及其全年的NDVI變化特征進行了分析,發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)變化信息可提高沙化土地類別之間的可分離度。對單一時相影像的分類結(jié)果和加入時間序列NDVI之后的分類結(jié)果進行了對比分析,結(jié)果表明,基于生長季單一時相原始影像的分類結(jié)果精度為73.34%,Kappa系數(shù)為0.7;非生長季單一影像與NDVI時間序列數(shù)據(jù)的分類結(jié)果總體精度為81.44%,Kappa系數(shù)為0.77;生長季單一時相影像并加入NDVI時間序列數(shù)據(jù)之后精度提高到了92.04%,Kappa系數(shù)達0.87,明顯改善了對沙化土地類型的識別精度。表明單時相影像結(jié)合時間序列NDVI數(shù)據(jù)在沙化土地分類識別中有巨大的應(yīng)用潛力。
[Abstract]:The spectral characteristics of desertification land type and its NDVI variation in the whole year were analyzed based on the multispectral image with 16 m spatial resolution of GF-1 as the data source. It is found that the time series data change information can improve the separability between desertification land types. The classification results of single phase image are compared with those after adding the time series NDVI. The results show that the accuracy of the classification result based on the single phase image in growing season is 73.34 and the Kappa coefficient is 0.7. The overall accuracy of single image and NDVI time series data of non-growth season is 81.44 and the coefficient of Kappa is 0.77; After adding NDVI time series data, the accuracy of single temporal image in growing season was increased to 0.87, which improved the recognition accuracy of desertified land obviously. The results show that monochronous images combined with time series NDVI data have great application potential in the classification and identification of sandy land.
【作者單位】： 中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;
【基金】：國家高分辨率對地觀測重大專項“高分林業(yè)遙感應(yīng)用示范系統(tǒng)(一期)”(編號:21-Y30B05-9001-13/15)
【分類號】：S127;S288

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本文編號：2363627