本文選題：時間序列　切入點：MODIS　出處：《遙感學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以洞庭湖流域為研究區(qū),對大范圍濕地信息遙感提取方法進行了研究。先基于時間序列MODIS EVI及物候特征參數,通過J-M(Jeffries-Matusita distance)距離分析,構建了MODIS(250 m)最佳時序組合分類數據;其次,通過Johnson指數確定了最佳分割尺度,采用面向對象的遙感分類方法(Random tree分類器)提取了洞庭湖流域的濕地信息,并驗證該方法的適用性。研究結果表明,基于時序數據與面向對象的Random tree分類的總體精度和Kappa系數分別為78.84%和0.71,較之基于像元的相同算法的總體分類精度和Kappa系數分別提高了5.79%和0.04。同時,基于面向對象方法的濕地整體的用戶精度與生產者精度較基于像元方法分別提高了4.56%和6.21%,可有效提高大區(qū)域濕地信息提取的精度。
[Abstract]:Taking the Dongting Lake Basin as the study area, this paper studies the remote sensing extraction method of large-scale wetland information. Firstly, based on the time series MODIS EVI and phenological characteristic parameters, the best time series classification data of MODIS(250 m are constructed by J-M-MjiJeffries-Matusita distance analysis. The optimal segmentation scale is determined by Johnson index, and the wetland information of Dongting Lake basin is extracted by using an object-oriented remote sensing classification method named Random tree classifier. The total accuracy and Kappa coefficient of Random tree classification based on temporal data and object oriented are 78.84% and 0.71 respectively, which are 5.79% and 0.04 higher than that of the same algorithm based on pixel, respectively. The user accuracy and producer precision of the wetland based on object-oriented method are improved by 4.56% and 6.21, respectively, which can effectively improve the precision of wetland information extraction in large area.
【作者單位】： 中南大學地球科學與信息物理學院;中南大學空間信息技術與可持續(xù)發(fā)展研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(編號:41171326,40771198) 中南大學中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(編號:2016zzts087)~~
【分類號】：P237;TP751

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本文編號：1559245