共查询到17条相似文献，搜索用时 187 毫秒
1.
基于MODIS数据关键物候特征参数的东北地区植被覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源,但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多,其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文利用1年MODIS旬最大值合成数据经过Savizky-Golay滤波器平滑滤波处理,应用Logistic模型提取东北地区6个关键物候参数,利用特征参数的主成分影像实现研究区植被覆盖分类,结果显示关键物候指标能提取NDVI时间变化曲线中的有效信息,去除造成植被类型混分的噪声,利用关键物候参数分类可提高植被类型的分类精度,对区域土地覆盖分类精度的提高提出了新思路。 相似文献
2.
基于MODIS数据的三江平原土地覆被分类 总被引：5，自引：0，他引：5
本文以三江平原为研究区域,以250m空间分辨率MODIS/NDVI时间序列数据集为数据源,通过基于Savizkky-Golay滤波重构高质量的NDVI时间序列曲线,并对滤波后的NDVI数据集做主成分变换,通过分析前6个主成分的各时间点的因子载荷曲线,提取地表不同植被类型物候信息的总体差异,采用“分层非监督分类法”,由简到繁,由主类到亚类,逐级分解,最终得到三江平原土地覆盖类型。分类结果表明：旱地、水田、草地、湿地、落叶阔叶林及水体的分类精度均在88%以上。而由于混合像元问题,针阔混交林与居民用地的分类精度较低。对研究结果定性评价发现,基于MODIS/NDVI数据集的土地覆盖分类结果与三江平原实际土地覆盖的空间分布格局基本一致,与MODIS土地覆盖产品相比,在类型识别和空间位置精度方面有本质性的提高,尤其是林地类别和居民用地的识别。本文的分类结果体现了三江平原土地覆被分布细节信息,说明本研究的数据处理技术和分类方法在三江平原土地覆盖制图中具可行性。 相似文献
3.
基于MODIS/NDVI时序数据的土地覆盖分类 总被引：6，自引：0，他引：6
以250m分辨率的MODIS/NDVI时间序列数据为主要数据源,通过Sacizkky-Golay滤波重建高质量NDVI时间序列数据;同时融合500m分辨率的MODIS多光谱反射率数据和90m分辨率的DEM数据.将非监督分类法和决策树法相结合,进行黑龙江流域土地覆盖分类研究.对分类结果采用已有的土地覆盖数据和高分辨率遥感影像进行精度评价,评价结果表明,利用MODIS/NDVI时间序列数据获得较高精度的土地覆盖分类结果是可行的. 相似文献
4.
基于DTW距离的时序相似性方法提取水稻遥感信息——以泰国为例简 总被引：3，自引：0，他引：3
热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
5.
本文选取河南省全年MODIS/EVI数据,进行土地覆盖分类。通过分析河南省的种植制度,然后结合地物波谱特征、物候规律,统计数据,非监督分类结果、相关专题图,采用最大似然分类、最小距离分类和支持向量机三种分类方法进行分类。每种方法又对主成分未标准化和标准化后的数据进行了对比。结果显示,支持向量机的分类结果精度最大,效果最好。表明MODIS数据可以利用高时间分辨率弥补其空间分辨率的不足得到较高精度的土地覆盖分类结果。 相似文献
6.
热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
7.
基于MODIS的西藏高原土地覆盖分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
嵌的MODIS遥感图像,用最大似然估计分类器对西藏高原的土地覆盖类型进行了分类,并采用西藏高原数字高程模型(DEM)对MODIS分类结果进行了分析和改进,最后分别用混淆矩阵和图集中西藏高原植被分类汇总面积对MODIS土地覆盖分类结果进行了分类精度评价。结果表明:①MODIS遥感图像能够有效地分类出西藏高原的主要土地覆盖类型;②根据西藏高原植被的垂直带性分布特点,由DEM改进的MODIS土地覆盖分类精度明显提高,主要土地覆盖类型的面积绝对误差都小于2%,其中,河流与湖泊、森林、高寒荒漠、作物和山地草原的绝对误差都在1%以下;③混淆矩阵分析的平均分类精度为87.68%。 相似文献
8.
基于MODIS数据的土地覆盖变化与气候因子敏感性分析研究 总被引：4，自引：0，他引：4
热量、降水和湿度决定着地表植被类型及其分布,而植被类型又决定着陆地生态系统。目前在GCTE和LUCC领域研究中应用最为广泛的植被指数数据源是NOAA/AVHRR,而且多用于研究大区域、长时间尺度的变化,该文运用具有36个波段的新一代中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据,通过对影像资料的预处理、数据提取、校正和投影变换,在没有现成MODIS-NDVI产品库的情况下,主要采用月最大NDVI值合成法,对2002年～2004年和田绿洲3年生长季的MMVCNDVI进行分别计算、合成提取,同时将研究区MODIS影像的月MMVCNDVI图按植被活性强度分级描述,通过建立统一的分类标准,在对所有图像进行分类后,利用“3S”技术,并耦合气温、降水、湿度、两个月滑动平均值和5个月滑动平均值进行偏相关分析,分别讨论了研究区月平均NDVI和主要土地覆盖类型动态变化对气候效应的敏感性,并建立了温度＞湿度＞降水的敏感性程度排序表。 相似文献
9.
基于决策树和MODIS数据的土地利用分类 总被引：10，自引：0，他引：10
土地利用类型的识别是土地利用/土地覆盖研究中的重点内容,如何准确、快速的获得大尺度范围的土地覆盖信息进行土地变化的动态实时监测一直是关注的重点。本文针对MODIS数据多光谱的特点,以山东省为例,选取8月份8-day的一期MODIS09Q1、MODIS09A1产品及全年16-day的MODIS13Q1NDVI时间序列产品,通过分析各种土地利用类型的光谱间关系,同时选择NDVI、EVI、NDWI、NDMI、NDSI等分类指数,并构造新的波段B2/B1、B7/B6(B1、B2、B6、B7分别代表1波段、2波段、6波段、7波段),利用决策树分类法,进行土地利用分类试验。结果表明,仅利用MODIS数据自身信息对宏观的土地利用分类就可以达到较高的精度,分布范围完整的土地利用类型如耕地、城市居民点精度较高,零星分布的土地利用类型如农村居民点、草地分类精度较低。决策树分类法充分发挥了MODIS数据的多光谱特点,总体精度达到71.4%,kappa系数为0.68。相对于最大似然法,总体精度提高近10个百分点,对耕地及沼泽等类型的精度提高20%到25%。 相似文献
10.
基于MODIS时序NDVI特征值提取多作物播种面积的方法 总被引：35，自引：0，他引：35
MODIS数据的1、2波段是具有250m空间分辨率的红和近红外波段,并具有较高的时间分辨率,可对农作物进行动态跟踪监测.随着农作物的生长,NDVI值逐渐增大,并在一定生育期达到最大值后开始下降.由于不同作物具有不同的生育期,NDVI峰值的大小、出现的时间各不相同.通过对北京市主要农作物的种植结构调查和3月中旬到11月上旬的不同作物的NDVI值采样分析,得出:①冬小麦NDVI值3月下旬相对较高,5月上旬最大;②春玉米的NDVI峰值出现于8月上旬;③夏玉米的NDVI峰值出现于8月中旬;④大豆的NDVI峰值也出现在8月中上旬,可通过物候历与春玉米区分开来(春玉米是单季作物,大豆是双季作物),通过峰值大小与夏玉米区分开来.结合北京市1:10万土地利用数据,通过NDVI值时序变化规律从MODIS数据中提取了冬小麦、春玉米、夏玉米、大豆等作物的种植面积,总体精度达到95%以上. 相似文献
11.
基于MODIS数据的泰国林地资源提取 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感技术的发展为我们对世界资源的研究提供了新的手段,克服了世界资源研究过程中数据缺乏的困难。泰国曾经是林地资源丰富的国家,尤其是热带林地资源,但是近几十年来林地面积在不断减少,带来了一系列生态问题。选用MOD09Q1的1、2波段,MOD09A1的第6波段以及MOD11A2数据产品提取了泰国林地分布情况。由于泰国地处热带地区云雾噪音为林地的提取造成了很大的不确定性,为了有效去除云雾噪音影响,结合NDVI、NDSI、LST多参数在林地提取中的优势对泰国林地进行提取。采用泰国2003年统计年鉴提供的分省林地面积以及2003年p131r47和p131r48共2景ETM影像进行了精度验证。结果表明,利用多参数综合分类方法对林地提取精度较高,通过与2003年统计年鉴数据进行回归分析发现二者存在明显的线性关系,决定系数达到0.9264。 相似文献
12.
南方丘陵山地带NDVI时空变化及其驱动因子分析 总被引：4，自引：0，他引：4
本文利用MODIS归一化植被指数(Normailized Difference Vegetation Index,NDVI)数据对南方丘陵山地带2000-2010年间植被覆盖的年际动态、季相变化和空间差异进行研究,并结合气象因子和土地利用/覆被数据分析植被覆盖变化的原因。研究表明:南方丘陵山地带植被NDVI值较高,属高植被覆盖区。2000-2010年间植被NDVI整体呈上升趋势,但并不显著(p=0.45)。从不同植被类型的季相变化来看,草地的变化幅度最大,其次为灌丛,森林植被变化幅度最小,生长峰值主要出现在8、9月份。植被覆盖变化存在显著的空间差异,封山育林、退耕还林还草生态恢复区和石漠化综合治理区的植被覆盖度显著提高,城镇化迅速发展区植被明显退化。植被覆盖变化是气候和人类活动共同作用的结果。植被覆盖年际变化与气候因子年际变化的相关系数区域分异比较明显。降水量对植被覆盖的影响主要表现在对植被生长年内变动的控制,大部分植被生长对降水存在1个月滞后现象。农业生产的提高、城市化进程的加速及生态建设的重视等人类活动是影响植被覆盖变化空间差异的另一重要因素。 相似文献
13.
分别选择NDVI和光谱混合分析植被组分(VF)作为城市植被覆盖度指示因子,研究植被覆盖度与地表温度(LST)的相关关系.选择了一定数量的样本点,通过线性拟合的方法研究了NDVI及VF与LST的相关关系.研究结果表明,VF与LST之间的相关性比NDVI与LST之间相关性更好.研究表明,在城市LST研究中VF可以作为表征植被性质的参数. 相似文献
14.
乌审旗植被覆盖度动态变化及其与降水量的关系 总被引：11，自引：1，他引：11
利用GIMMS（Global Inventory Modelling and Mapping Studies）数据集的8km的AVHRR NDVI（均一化植被指数）数据，分别用年最大NDVI的平均值和年最大NDVI的斜率对1981年～2003年23年间的内蒙古乌审旗植被覆盖度的空间分布及其动态变化进行了分析，并通过比较降水量与年最大NDVI的年际变化以及分析降水量与年最大NDVI之间的相关系数研究了降水对乌审旗植被覆盖的影响；利用1986年，1994年的TM和2002年的ETM+数据分析了乌审旗植被的主要变化类型。结果表明，这23年间植被覆盖度和降水量的年际变化趋势基本一致，年最大NDVI与前一年8月至当年7月的降水有最好的相关性，并且在地表覆盖为草地和灌木林地的地区，二者的相关性要高于地表覆盖为耕地和乔木林地的地区；植被覆盖度最低值分布在地表主要覆盖为沙地的乌审旗西北部，植被覆盖度最高值分布在地表覆盖为耕地的东南部；人类活动的积极影响使得植被覆盖度总的趋势是在增加的，但由于气候的干旱趋势使中部一些乡镇的植被覆盖度是在减少的，其余的地区都是在增大的，且变率很大。 相似文献
15.
西双版纳橡胶林地的遥感识别与数字制图 总被引：10，自引：1，他引：9
橡胶林地是西双版纳人工景观的主导类型,橡胶林地的遥感识别与动态监测对于促进西双版纳的经济发展和生态保护具有重要意义。研究基于MODIS—NDVI数据,通过分析各植被覆盖地类的物候特征,判定橡胶林提取的时间窗口：以2010年TM为主要数据源,根据橡胶林在不同树龄所表现的光谱差异,采用面向对象分类方法,按照橡胶幼林（〈10年）、橡胶成林（≥10年）系统分析其光谱、纹理、地形以及类相关特征,完成了2010年橡胶林地的提取与制图。精度评价结果表明,总分类精度达到85．20％,较基于像元的决策树分类精度提高5．20％;其中橡胶成林分类精度达到92．50％,橡胶幼林分类精度在76．42％。统计结果表明,橡胶幼林与橡胶成林种植面积比重为1．04：1,与目前民营橡胶种植面积超过国营橡胶种植面积现状相吻合。研究提出来一种验证和提高橡胶林分类精度的新方法,即采用相同分类方法提取2000年的橡胶林地,通过2000年和2010年两期橡胶林地变化的叠加分析,发现橡胶成林提取方法较为可靠,而橡胶幼林误分率略大,可通过提取更晚年份的橡胶成林来进一步改善和提高提取精度。 相似文献
16.
澜沧江流域植被覆盖变化特征及其与气候因子的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
通过比较MODIS植被指数产品NDVI和EVI的差异,选择利用2000年-2009年的NDVI产品来分析澜沧江流域植被覆盖变化特征。分析了澜沧江流域NDVI的时间和空间变化规律,同时,研究了该流域NDVI与主要气候因子（气温、降水、相对湿度、日照时间）之间的相关关系。结果显示：从2000年到2009年的10年间,澜沧江流域的植被覆盖状况整体较好,年均NDVI都大于0.45,年际变化呈波动增加趋势,生态环境有改善的趋势。但流域平均NDVI季节性变化明显,呈典型的单峰分布,NDVI最低值在3月,5月份开始迅速上升,最高值在8月。NDVI在0.35至0.6之间波动。澜沧江流域月均NDVI与气温、降水量、相对湿度和日照时数关系密切,相关系数分别为0.619,0.691,0.801和-0.601,气温的升高有利于流域生态环境的改善。在空间上,流域平均NDVI表现出明显的纬度地带性特征,最高值出现在流域最南部,最低值出现在最北部。10年来NDVI值变小的区域集中在上游和下游,NDVI值变大的区域主要集中在中游。 相似文献
17.
MODIS数据在当今的森林火灾监测中得到了广泛的应用,其用途大多是用来监测林火和研究林火对大气环境所产生的影响等等。而森林火灾在其燃烧的过程中是有着不同的类别,如暗火、明火、过火、火烧迹地等,不同的林火类别在其亮温上的表现是不同的。但是仅凭借亮温是不能够准确的识别林火燃烧过程的类别,还需要有植被信息来加以判读。本文对林火燃烧的过程分了五类,即明火、暗火、过火、火烧迹地和非燃地区,选取了俄罗斯远东地区的林区,利用MODIS数据的CH21和CH31热红外波段,对林火在燃烧过程中亮温数值的变化进行研究,并与植被指数和多时相数据相结合进行综合分析,最后采用监督分类和决策树分类方法进行解译分类,以便更好的辨别森林火灾在燃烧过程中的不同阶段,使其能够快速、有效的对森林火灾进行监测和控制。 相似文献