| 面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例 |
| |
| 作者姓名： | 张猛 曾永年 朱永森 |
| |
| 作者单位： | 1. 中南大学 地球科学与信息物理学院, 长沙 410083;2. 中南大学 空间信息技术与可持续发展研究中心, 长沙 410083,1. 中南大学 地球科学与信息物理学院, 长沙 410083;2. 中南大学 空间信息技术与可持续发展研究中心, 长沙 410083,1. 中南大学 地球科学与信息物理学院, 长沙 410083;2. 中南大学 空间信息技术与可持续发展研究中心, 长沙 410083 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：41171326,40771198）;中南大学中央高校基本科研业务费专项资金（编号：2016zzts087） |
| |
| 摘 要： | 
以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。
|
| 关 键 词： | 时间序列 MODIS 面向对象分类 Random tree 湿地 洞庭湖流域 |
| 收稿时间： | 2016-05-12 |
| 修稿时间： | 2016-09-12 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《遥感学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《遥感学报》下载免费的PDF全文 |
|
