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提出融入中高空间分辨率遥感影像精确地类识别信息,以改进传统的Chen NDVI尺度转换模型的方法,并基于两个模型共同进行MODIS 250 m 16 D合成植被指数产品MOD13 Q1(MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid)真实性检验。研究以地类丰富的厦门市作为研究区主体,并以30 m Landsat8陆地成像仪OLI(Operational Land Imager)影像作为验证数据,实践了上述方法。实验结果表明:MOD13 Q1产品总体质量较好,但是存在偏高估计的问题,尤其是对人工地物更为明显,在实际应用中应予以关注;融入精细地类信息的改进Chen NDVI模型相比较融入粗略地类信息的传统Chen NDVI模型,升尺度转换结果无显著差异,但是前者在精细、定量刻画"不同地类对NDVI尺度效应影响"方面更有优势,这对遥感地表参数尺度效应研究具有重要的启示意义。 相似文献
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尺度效应是定量遥感重要而基础的问题之一,学者们利用尺度转换模型定量描述尺度效应。重点以归一化差分植被指数(NDVI)为例,对其尺度转换研究现状进行分析,进而对定量遥感地表参数尺度转换研究趋势进行探讨。认为:(1)融合地物类别信息的升尺度转换模型建立将成为遥感地表参数升尺度转换研究的一种新趋势;(2)利用分形理论与方法尝试揭示尺度转换动力学过程也是遥感地表参数降尺度转换研究的一个新的发展趋势;(3)时空尺度转换耦合研究将继续成为未来遥感地表参数尺度转换研究的新主题,对利用多重分形方法建立时空尺度转换耦合模型的可能性进行分析,展示了该方法的潜在研究价值;(4)定量遥感尺度转换与遥感影像地类自动识别结合研究将成为新趋势,2个研究领域可相辅相成,在今后的研究中取得新的成果。 相似文献
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遥感图像中地表水体同山体、建筑物等地物产生的阴影在光谱特征上存在较高的类间相似性,导致提取过程中容易出现混淆和错分的情况。针对此问题,提出一种基于面向对象和人工蜂群的地表水体提取方法。该方法首先对遥感图像进行分割以获取分割对象的光谱、比率、几何形状等统计特征,以弥补高分遥感图像波段数目少,信息量不足的缺陷;并借助人工蜂群算法在解决复杂问题最优化方面的优势,选取水体同阴影二值分类的几何平均正确率作为算法的适应度函数,最终获取地表水体的最优化提取规则。选取厦门市大嶝岛和湖南省资兴市部分区域,基于国产高分一号、二号遥感数据进行水体提取,并与传统SVM分类结果进行比较。实验结果表明本算法提取水体的总体精度和Kappa系数均优于传统SVM分类器,表明该方法可应用于高分遥感图像的地表水体提取。 相似文献
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