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正裸露碳酸盐岩是石漠化景观最明显的表征,岩溶地区地表裸露碳酸盐岩组分比例(fraction of exposed carbonate rock,FECR)的估算是评价该地区石漠化程度的基础工作,同时也为区域资源开发利用、环境监测和气候变化的研究提供有力的数据支持。由于受到高分辨率遥感数据获取成本和中低分辨率遥感FECR估算方法的限制,当前大范围FECR的遥感获取方法仍以中低分辨率的多光谱影像定性分类为主,缺乏亚像元尺度的FECR 相似文献
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在喀斯特分布区,基岩、植被、裸地等多种地表覆盖交错分布,地物覆盖高度异质,并且呈现出短周期规律性变化和长期动态趋势变化,单一时相的影像进行土地覆盖分类精度非常有限。针对这一问题,本文提出一种顾及物候特征的多时相遥感影像分类策略,利用具有高时间分辨率的MODIS NDVI时间序列产品作为数据源,选择BFAST(Breaks For Additive Seasonal and Trend)方法进行NDVI时间序列的物候分解,采用动态阈值法对时序分解的物候轨迹进行标记,最后将物候标记特征与原始光谱时序综合特征进行组合,选择支持向量机(SVM)分类器进行土地利用覆盖分类,并且对比了不同特征空间下的分类结果。以云南省壮族苗族自治州丘北县和砚山县为研究区进行分类实验,结果表明,BFAST模型可以有效地分解出NDVI时序中的关键物候特征,相比基于单纯光谱特征的分类,物候驱动的喀斯特断陷盆地区土地覆盖分类精度有明显的提升,在NDVI、光谱和物候组合特征空间下,土地覆盖分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别为88.94%和0.8693,尤其在灌木林、有林地、石旮旯地与稀疏植被的区分中,SOS、POS和GSG等物候特征具有较强的可分性,表明物候特征在地物识别中的有效性。 相似文献
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基于欧式距离的K-均值聚类算法是一种硬分类(把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中)方法,面对具有不确定性和混合像元特征的遥感图像数据,传统K-均值聚类算法很难得到满意的分类结果.为解决这一难题,将集对分析(set pair analysis,SPA)理论推广到遥感图像聚类算法,通过引入一个能统一描述同一性、差异性和对立性的同异反(identical discrepancy contrary,IDC)联系度,提出了基于IDC联系度的改进的K-均值聚类算法.该方法克服了传统K-均值算法硬分类的缺陷,可以有效地提高遥感图像聚类精度.对Landsat5 TM卫星数据的聚类分析实验表明,在含有混合像元的遥感图像地物覆盖分类中,改进的K-均值聚类方法的分类效果要优于传统K-均值聚类方法. 相似文献
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