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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
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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
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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。本文通过试验发现经过SavizkyGolay滤波处理的NDVI时序数列能够反映植被季相变化特征，与传统的滤波效果相比有明显改善，更符合实际情况。通过分析数据的波谱曲线，滤波后的时序数列能较好的区分植被与非植被、草本（一年生）与木本（多年生）覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征，仅通过NDVI序列很难区分。为解决这一问题，本研究利用MODIS地表温度（land surface temperature,LST）产品对NDVI时序数列修正，利用前5个主成分进行分类。所得分类结果用363个野外调查样区进行验证，总分类精度达到了69.15％，kappa系数为0.6499。结果表明添加LST的时序数列比单纯的NDVI夸大了覆盖类型的差异，提高了分类结果的精度。为充分发挥MODIS高时间分辨率的优势，下一步应对多源数据进行定量分析，结合植被的物候关键期识别土地覆盖类型，必将进一步提高分类精度。 相似文献
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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
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本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM＋数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。 相似文献
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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
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20世纪90年代卫星遥感在全球和区域尺度土地覆盖研究与应用方面取得了突破性进展,土地利用/覆盖遥感研究的新方法不断出现。对国内外土地覆盖遥感图像分类的研究现状进行了综合阐述,初步探讨了提高土地覆盖遥感影像分类精度的方法与途径 相似文献
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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
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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
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黄河源区植被净初级生产力时空变化特征及其对气候要素的响应 总被引：3，自引：0，他引：3
以2000-2010年MODIS NPP数据为基础,并结合该区同期气温和降水量数据,采用趋势分析和偏相关分析法研究了黄河源区植被NPP年累积量(aNPP)时空变化特征及影响因素.结果表明: 受水热条件和植被类型分布的地带性规律影响,黄河源区植被aNPP呈由东南向西北逐渐递减趋势.常绿针叶林aNPP最高,高寒草原aNPP最低.2000-2010年黄河源区植被aNPP呈显著增加趋势,线性增长率为3.64gC/(m2·a),其中高寒沼泽、常绿针叶林、高寒草甸和高寒草原aNPP的增长率分别为4.47gC/(m2·a)、4.08gC/(m2·a)、3.61ggC/(m2·a)和3.53gC/(m2·a).植被aNPP显著增加区域占研究区面积的46.67%,并主要分布在黄河源区中下游的河谷地带.植被aNPP显著减少区域仅占研究区面积的0.03%,在空间上呈零星分布.植被aNPP与6-9月平均气温和6-7月降水量呈显著正相关性.植被aNPP与温度呈极显著正相关和显著正相关的区域分别占研究区面积的58.53%和18.36%,并主要分布在黄河源区西部、中部和东南部.植被aNPP与降水量呈极显著正相关和显著正相关的区域分别占研究区面积的3.87%和11.27%,并主要分布在黄河区北部.气候的暖湿化是导致黄河源区植被aNPP增加的主要原因. 相似文献
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黄河源区植被覆盖度对气温和降水的响应研究 总被引：6，自引：0，他引：6
本文基于1982-2006年NOAA/AVHRR NDVI和2000-2012年MODIS NDVI两种遥感植被数据以及同期站点的月平均气温和降水资料,通过对重叠观测时期的数据建立映射关系,对NOAA/AVHRR NDVI数据延长插补,分析黄河源区1982-2012年植被的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明,黄河源区植被覆盖度呈由东南向西北递减的分布格局;海拔在3 000m以下和4 500m以上地区植被覆盖度相对较差,3 000~4 500m地区植被覆盖度相对较好;植被覆盖度在时间变化上呈增加趋势,但在2000年出现突变点,2000年之后增加速率约为之前的2倍;植被覆盖在整体增加的背景下,也存在零星的退化现象,而在西部高海拔和北部较干旱的低植被覆盖度区域植被覆盖的增加仍存在着较大的年际波动,并不稳定;相对于降水,研究区的植被覆盖对气温变化的响应更为敏感,属于热量限制型生态区。 相似文献
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利用遥感影像和多源地理信息提取峻河流域高寒灌丛,分析近30年来区域高寒灌丛分布面积的变化,并与峻河流域年平均温度、年降水量、年蒸发量以及蒸发量和降水量的比值进行对比,探讨影响高寒灌丛面积变化的气候因子.研究结果表明:①峻河流域高寒灌丛面积在10年尺度上具有一定的波动性,1977年-1990年高寒灌丛的面积增加14.37km2,1990年-2000年高寒灌丛面积减少了12.61km2,2000年-2009年高寒灌丛面积又增加了8.53km2;②峻河流域高寒灌丛面积变化与该区域的温度和降水变化没有直接的相关关系,但与蒸发量与降水量的比值呈反相关;③峻河流域高寒灌丛面积变化与整个青海湖流域的干旱强度变化相关,干旱强度越大,高寒灌丛分布面积减小,反之,干旱强度减小,高寒灌丛面积增加. 相似文献
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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
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青藏高原景观生态风险的时空特征 总被引：1，自引：0，他引：1
以1992、2001、2008和2015年4期青藏高原土地覆被数据为基础,运用ArcGIS10.5和 Fragstats4.2 等软件,构建基于景观格局和景观脆弱度的生态风险指数,借助地统计分析和空间自相关分析方法,开展青藏高原生态风险评价研究,分析景观生态风险的时空特征,为青藏高原土地利用生态风险防范提供科学依据。结果显示：①青藏高原景观生态风险分布具有聚集效应,总体呈西北高东南低的梯度分布规律,这与青藏高原的自然地带性关系密切;②1992—2015年间,青藏高原景观生态风险总体呈下降趋势,主要表现为高风险区与较高风险区面积减少,以及低风险区与较低风险区面积扩大。变化的主要动因是20世纪90年代以来青藏高原气候暖湿化过程和生态建设对青藏高原土地覆被结构的影响;③青藏高原各地类景观生态风险值较高的区域主要集中在不同地类相接的边缘地带。低生态风险等级在林地中占比最大,高生态风险等级在裸地和冰川与雪被中占比较大。裸地和草地高生态风险等级面积下降率最大,反映出裸地和草地变化对青藏高原景观生态风险影响最为显著,在青藏高原的生态风险管理过程中应重点关注裸地和草地的结构和质量变化。 相似文献
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选取降水、最高气温、相对湿度、平均风速、积雪日数和雷暴日数等气象因子;高程、坡度和坡向等地理因子;植被类型和NDVI等植被因子及交通、人口、居住地等社会因子作为森林火险的4个风险因子,采用指标归一法、层次分析法和加权综合评价法对西藏地区森林火险进行了定量评价,按火险等级将全区分为低、较低、中、较高和高等5类风险区,分别占40.2%、38.5%、14.4%、5.1%和1.8%,风险等级呈东高西低、南高北低的地理分布。最后利用2001-2012年火情监测公报的96个火点资料,对风险区划进行了评价对比,不同火险等级区的林火发生概率比为:9.8:5.7:3.0:0.2:0,区划结果能够为西藏森林火险防御规划提供参考。 相似文献
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黄土高原地区植被覆盖变化的时空差异及未来趋势 总被引：10，自引：0，他引：10
利用黄土高原1982年-2006年GIMMS—NDVI数据,以投影寻踪分类评价法、标准差、线性趋势分析和Hurst指数为基础,分析了黄土高原NDVI的变化趋势,并且预测了该研究区植被覆盖变化总体趋势及其空间分异。分析结果表明：①近25年来黄土高原植被覆盖变化波动程度较高,但植被覆盖是向着改善的方向发展的。2002年以后NDVI波动程度总体上在减小,意味着近年来植被覆盖整体情况趋于稳定改善的状态;②近10年黄土高原的Hurst指数的均值为0．7195,数值较高,但存在明显差异,东部的Hurst指数高,西部Hurst指数相对较低;黄土高原地区植被覆盖时间序列主要表现为可持续性,即持续改善或者持续退化。在现有基础上,未来的地表植被覆盖改善区有向北部扩展的趋势;退化区有向南部扩展的趋势;③各种植被类型的Hurst指数除城市外平均值均为0．5〈H〈1,即为可持续性序列。其中,林地可持续性最强,除城市外的其他土地利用次之,草地最弱。 相似文献
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中亚地区1982年至2002年植被指数与气温和降水的相关性分析 总被引：7，自引：1，他引：6
本文利用1982年～2002年间AVHRR-NDVI数据和气候研究组(CRU)降水与气温数据,分析了中亚5国21年来NDVI年际与季节变化特征及其与气候因子的相关关系.结果表明:①在植被生长季,53%地区NDVI年变化率＜±0.0005NDVI/a(无变化),40%地区NDVI年变化率＞0.0005 NDVI/a(增加),6%地区NDVI年变化率＜-0.0005 NDVI/a(下降):按照植被覆盖类型,除常绿林、高山草甸年均NDVI呈一定的上升趋势,变化率分别为0.0014 NDVI/a(P0.05=0.001),0.0009 NDVI/a(P0.05=0.001),落叶林、草原、作物、草原化荒漠NDVI没有显著变化(P0.05＞0.05);②年均NDVI与降水、温度相关性分析结果表明,49.00%的地区年均NDVI与年降水量呈正相关,52.33%的地区NDVI与春季降水量正相关,33.69%的地区NDVI与夏季降水量正相关,70.00%的地区年均NDVI与各季气温弱相关,仅17.78%的地区年均NDVI与年均气温正相关;6种植被类型NDVI与降水、气温相关关系为,常绿林、高山草甸年均NDVI与年均气温分别低度、显著正相关性,相关系数分别为0.432(P0.05=0.05)、0.557(P0.05=0.009);草原、作物与年降水量分别显著、低度正相关,相关系数分别为0.5111(P0.05=0.018)、0,476(P0.05=0.029);落叶林NDVI与夏、冬季降水量低度正相关,相关系教分别为0.415(P0.05=0.061)、0.461(P0.05=0.035);草原化荒漠NDVI与春季降水量正相关但不显著,相关系数为0.415(P0.05=0.061). 相似文献