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1.
积雪面积是融雪径流模型中变量数据输入之一,准确的获取雪盖范围是进行流域尺度融雪水文过程研究的关键,在水资源管理及洪水预报中具有重要意义.本文以天山山区中段为例,利用MODIS数据,提出了结合混合光谱分解的积雪分量及灰度共生矩阵提取的纹理特征的SVM分类方法,对研究区积雪面积信息提取进行了研究.结果表明:通过利用混合光谱分解的积雪分量作为SVM的特征输入,总体分类精度比传统SVM分类结果有了一些提高.同时考虑结合基于灰度共生矩阵提取的纹理特征用于分类中,总体精度比传统SVM方法提高了1.081％,制图精度达到了99.01％.本文提出的分类方法能够适应特征组合之间的非线性关系,从而能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本地表类型地区的积雪面积反演,对今后的融雪水文过程研究有重要意义. 相似文献
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以黑龙江流域气象站数据作为"真值",检验了2002~2007年黑龙江流域MODIS积雪产品和AMSR-E数据识别积雪的精度,分析了云以及海拔高度对积雪识别的影响.结果表明,MOD10A2、MOD10C2、AMSR-E识别积雪的平均精度分别为75.4%、88.7%和88.9%,云仍然是影响积雪识别精度的主要原因,MOD10C2的积雪识别结果接近于气象站的真实值,AMSR-E高估积雪覆盖面积.此外通过软分类方法得出的MOD10A2和MOD10C2的积雪覆盖面积要低于硬分类得出的积雪覆盖面积,软分类法得到的结果更接近真实值. 相似文献
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基于V-I-AP模型的兰州市不透水面与植被盖度时空格局分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文构建了V-I-AP模型,以兰州市Landsat TM影像为数据源,利用线性光谱混合模型进行亚像元分解,以获取不透水面比例及植被覆盖度的空间分布。在此基础上采用景观格局指数对研究区植被覆盖景观的空间格局及其分异进行测度,为利用中等分辨率遥感数据定量评价河谷型城市生态环境提供更精确的方法。研究结果表明:与常规景观分类相比,基于亚像元分解的不透水表面与植被覆盖提取方法具有更高的精度,并可以表征地表覆盖的生物物理组分构成特点;1999年—2006年,兰州市中心城区不透水面盖度和面积增加明显,而植被盖度则急剧降低,植被破碎程度减缓,植被分布聚集度增加。 相似文献
4.
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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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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开都河流域积雪特征变化及其与径流的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用MOD10A2遥感影像提取开都河流域2000年-2010年积雪覆盖数据,结合水文气象站点数据分析了开都河流域积雪时空分布特征、及气象因子-积雪面积-径流之间的关系。结果表明：开都河流域积雪面积在时间上的分布特征体现在年内和年际的变化。年内积雪变化较大,冬季积雪面积达到最大,夏季面积最小。近11a来积雪面积年际变化呈微弱的下降趋势,其中夏季和冬季下降趋势较明显,春季和秋季的变化趋势不明显。通过研究区积雪面积与气候资料的相关性表明,冬春季气温与流域积雪面积相关性最大,夏季最小;而降水在冬季和积雪面积的相关性最大。对径流和基流的影响因素进行分析表明积雪面积对春季径流和基流影响最大,在夏季的影响最小。气温与径流和基流的相关性在春秋季最大,降水量在夏季与径流和基流最相关。由此可见,气温在影响流域积雪面积变化方面起着重要作用,而气温和积雪面积在春秋季对径流和基流的影响最大,夏季降水对径流和基流的影响最大。 相似文献
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基于亚像元分解的不透水表面与植被覆盖空间分异测度 总被引：4，自引：1，他引：3
根据植被-不透水表面-土壤（VIS）三角概念模型,以深圳市2005年Landsat TM影像为数据源,利用线性光谱混合模型进行亚像元分解,以获取不透水表面比例与植被覆盖度的空间分布。在此基础上采用分区统计、格局指数、空间自相关分析等方法对研究区不透水表面与植被覆盖景观的空间分异进行测度。研究结果表明：与常规景观分类相比,基于亚像元分解的不透水表面与植被覆盖提取方法具有更高的精度,并可以表征地表覆盖的生物物理组分构成特点;深圳市不透水表面与植被覆盖在空间上显示出较强的空间自相关特性,其中植被覆盖表现的聚集特性更为显著。各区的平均不透水表面比例及空间构型有所差异,受到自然条件与城市化发展方式的影响,具有成片山体的区域由于建设活动受到限制,往往显示出景观聚集性强、破碎化程度低的特征;而在具有典型自发城市化特征的区域,景观较为破碎,且空间依赖性较弱。 相似文献
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基于OLI/TIRS数据的沈阳市不透水面提取 总被引：1，自引：0，他引：1
不透水面是评价城市发展及生态的关键指标,而不透水面提取的方法以四端元模型为主,存在无法有效区分裸土和高反照度的问题。本文以东北老工业代表性城市——沈阳市为研究区,基于Landsat 8多光谱波段（OLI）和热红外波段（TIRS）,利用五端元线性光谱混合分解方法对传统的四端元线性光谱混合分解方法进行优化,提取不透水面并对其空间分布进行分析。在四端元线性光谱混合分解方法获取研究区高、低反照度分量基础上,反演地表温度,通过五端元线性光谱混合分解方法获取裸土盖度,利用地表温度和裸土盖度阈值对高、低反照度分量进行优化,得到沈阳市不透水面盖度空间分布。经过精度检验,提取的不透水面均方根误差RMSE=13.14%,相关系数R=0.91,表明本文所用方法可有效提取不透水面。不透水面空间总体分析表明,沈阳市非建设区比例为79.04%,中心老城区高密度区占比较高,城市新扩张区域还未形成合理布局。局部特征分析结果表明,沈阳市东西向发展不对称,南北向的生态环境优于东西向。本文研究结果可为其他城市不透水面提取提供借鉴,为城市规划和发展建设提供科学依据 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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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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净初级生产力遥感估算模型尺度效应的研究 总被引：2，自引：1，他引：1
提高净初级生产力(NPP)的估算精度,需要充分认识不同空间分辨率的遥感数据对NPP估算结果的
影响差异,即NPP的空间尺度效应问题。本文借鉴了多种成熟的光能利用率NPP模型的优点,同时充分考虑了研
究区生态环境的典型特点,建立了针对研究区域的基于光能利用率原理的植被净初级生产力遥感估算模型。选取
了具有空间尺度代表性的4种遥感数据作为NPP遥感估算模型的输入参数,估算了4种空间分辨率的NPP模拟值,
对比分析了这4种分辨率的土地覆盖类型空间格局的变化和NPP分布情况。结果表明：随着遥感数据空间分辨率
的降低,NPP的模拟值呈逐渐增加的趋势,但其变化的程度差异较大。其中,分辨率由30m降低为1km时,NPP模
拟值变化程度最大,增加了15.7%。 相似文献
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MODIS亚像元积雪覆盖率提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
积雪覆盖区域,在全球能量平衡中发挥着重要作用.目前较常用的积雪覆盖率算法主要是利用雪盖率与雪盖指数(NDSI)间的关系建立统一的回归模型,但这种方法在完全雪盖区及稀疏雪盖区的反演精度较差.尝试通过分段建立模型反演雪盖率,并利用ETM+数据对模型估算结果进行验证.结果表明,分段模型可以有效提取亚像元尺度的信息,并且对NDSI高值区的雪盖率反演有一定的改善. 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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利用遥感手段,以低廉的成本有效获取包括居民地在内的地表信息是促使卫星遥感数据转化为现实生产力的根本所在,也是遥感应用领域中亟待解决的重要课题。目前虽然已有＂空间分辨率越高,遥感分类精度也越高＂的共性认识,但是遥感影像空间分辨率的不同对于城镇和乡村这两种不同类型的居民地信息提取产生怎样的影响等,目前尚无明确答案。本文首先以同一区域不同空间分辨率的4种卫星遥感影像数据为信息源,定性探讨居民地在不同分辨率遥感影像上的表现特征;然后以两种不同分辨率的影像ALOS和TM为实验对象,对这两种影像上城镇和乡村居民地信息提取精度进行比较分析。结果显示：虽然基于10m-ALOS影像的居民地信息提取精度较30m-TM影像约提高6.09%,并且无论是依据哪一种空间分辨率的遥感影像,城镇居民地的信息提取精度都明显高于乡村居民地,但是,对于分散式分布的乡村居民地,遥感影像空间分辨率的下降令其遥感识别更容易受到周边环境的影响,其信息提取精度会随着遥感影像空间分辨率的增加而显著提高;相比之下,城镇居民地的信息提取精度随遥感影像空间分辨率增加的趋势是有限的。造成这一现象的原因主要在于虽然居民地的轮廓清晰性以及像元的纯净度都与遥感影像的空间分辨率基本上呈正相关,但是空间分辨率的提高会放大居民地内部结构的细节,从而对居民地的遥感识别与信息提取工作增加一些干扰性的噪声信息。 相似文献
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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
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基于数字相机拍摄影像的山区积雪消融动态观测研究—以天山积雪站为例 总被引：1，自引：1，他引：0
在山区,基于卫星影像的积雪监测很难获得高时间和高空间分辨率的数据。而山区复杂地形也降低了传统外推方法对积雪深度外推的精度。本研究在2011年于中国科学院天山积雪与雪崩研究站,利用数字相机对阳坡积雪面积进行监测。并在30mDEM的基础上校正影像得到融雪期研究区域积雪的时空变化。同时,利用山坡预设的雪尺监测阳坡积雪深度,使用分类回归树算法外推得到研究区内的积雪深度。在此基础上,评估不同温度变量驱动下SRM模型的融雪模块精度。研究表明,在山区使用数字相机拍摄研究积雪的时空变化是可行的。相对于卫星影像,在时间和空间分辨率显著提高。但仍然存在一些不足。分类回归树外推得到的研究区域内的积雪深度精度较高,以日最高气温和日小时积温驱动下SRM可以基本识别在日平均气温低于0℃下的融雪过程。 相似文献