MODIS数据在全国1:100万土地覆盖制图中的应用研究
【摘要】:
土地覆盖类型的分布影响着地球生态系统中的物质和能量交换,通过遥感手段建立全球及区域尺度的大面积土地覆盖类型数据库对全球变化的研究意义非常。我国的环境变化速率较大,土地覆盖变化研究是全球变化研究的焦点,但我国的大面积土地覆盖研究还比较滞后。本文在MODIS遥感数据支持下,对中国区域尺度上的土地覆盖分类图的空间分辨率、参加分类的分类特征选取等问题进行了研究。
通过研究可以得到如下结论:
(1) MODIS数据的自身融合,可以提高MODIS低空间分辨率波段(B_(3-7))(500m)的空间分辨率。特别是利用信息量比较丰富的近红外波段(B_2),更能够提高融合影像的空间分辨率和信息量。通过光谱保真度和土地覆盖分类总精度进行融合影像的评价,可以得出SFIM变换在光谱失真较小的情况下能够较大程度地提高土地覆盖分类精度,且该变换算法简单,易于操作,对同源遥感器数据之间的融合也不存在配准误差的影响。所以使用SFIM变换,用B_2对其它波段进行融合,可以作为提高MODIS空间分辨率,用于改善土地覆盖分类结果的一种有效手段。
(2)总的来看,MODIS影像用于土地覆盖分类的最佳时相是地物光谱区别较大的春季。MODIS的多光谱波段对土地覆盖分类的贡献不同,同时由反射率提取的特征指数如EVI、NDWI、NDSI等加入到光谱中,可以使土地覆盖分类的总精度提高。多光谱和多时相信息的结合,可以使分类精度迅速提高。因此,在MODIS影像的土地覆盖分类应用中,结合时相和光谱信息可以选择尽量少的输入波段来达到分类精度的要求。
(3)在中国区域范围内,用MODIS多时相的NDVI数据加入7波段反射率和NDWI、NDSI等特征指数进行分辨率为250米的土地覆盖分类制图,得到了效果较好的1∶100万中国土地覆盖图,这弥补了之前缺乏中等分辨率土地覆盖分类过渡产品的缺点。
【关键词】:土地覆盖 MODIS 融合 分类特征 分类器 【学位授予单位】:南昌大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:P285
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-9
- 第一章 绪论9-16
- 1.1 土地覆盖的概念9
- 1.2 土地覆盖的研究意义9-10
- 1.3 土地覆盖研究综述10-13
- 1.3.1 土地覆盖分类特征现状10-11
- 1.3.2 分类方法研究现状11-12
- 1.3.3 分类体系的研究进展12-13
- 1.4 本文研究背景13-14
- 1.5 本文研究内容、技术路线及组织形式14-16
- 1.5.1 研究内容14-15
- 1.5.2 论文技术路线15
- 1.5.3 论文组织形式15-16
- 第二章 MODIS数据源及预处理16-22
- 2.1 MODIS探测器16-18
- 2.2 MODIS数据产品18-20
- 2.3 研究数据源20-22
- 2.3.1 MODIS数据源20
- 2.3.2 辅助数据源20
- 2.3.3 数据预处理20-22
- 第三章 MODIS数据的融合研究22-35
- 3.1 影像融合的概念和作用22-23
- 3.2 影像融合方法综述23-25
- 3.3 影像融合的评价方法25-28
- 3.3.1 主观定性评价25
- 3.3.2 客观定量评价25-28
- 3.4 试验说明28-30
- 3.4.1 试验区简介28
- 3.4.2 数据源及预处理28-29
- 3.4.3 影像融合方法29-30
- 3.5 影像融合结果与分析30-34
- 3.5.1 融合影像的目视解译31
- 3.5.2 融合影像的定量评价31-34
- 3.6 本章小结34-35
- 第四章 MODIS土地覆盖分类的特征提取与选择35-47
- 4.1 土地覆盖分类特征的概念35-36
- 4.2 分类特征的提取方法36-37
- 4.3 类别可分性判别准则37-39
- 4.4 试验说明39-42
- 4.4.1 试验区简介39
- 4.4.2 数据源及预处理39
- 4.4.3 分类特征提取39-41
- 4.4.4 分类样本和分类方法的选择41-42
- 4.5 试验结果与分析42-46
- 4.5.1 分类最佳时相选择42-44
- 4.5.2 单时相土地覆盖的光谱贡献44-45
- 4.5.3 结合多时相的多光谱分类45-46
- 4.6 本章小结46-47
- 第五章 MODIS全国土地覆盖分类47-55
- 5.1 土地覆盖分类系统选择47-48
- 5.2 土地覆盖分类的选择48
- 5.3 中国区的分类48-54
- 5.3.1 基于最佳选择波段的全国土地覆盖分类48-50
- 5.3.2 基于多时相NDVI和单时相光谱的全国土地覆盖分类50
- 5.3.3 分类结果评价50-54
- 5.4 本章小结54-55
- 第六章 结论与讨论55-57
- 6.1 研究结论55-56
- 6.2 问题和讨论56-57
- 致谢57-58
- 参考文献58-63
- 攻读学位期间的研究成果63
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| 1 |
张海霞;卞正富;陈秋成;;ETM+遥感影像融合方法的土地覆盖分类精度的研究[J];安徽农业科学;2008年01期 |
| 2 |
田浩,蒋理兴,时三帅,张强;多源遥感影像融合技术及其在更新土地利用数据库中的应用[J];测绘工程;2005年01期 |
| 3 |
卓静;李登科;邓凤东;;EOS/MODIS最优融合方法研究[J];测绘技术装备;2007年01期 |
| 4 |
刘爱霞;王静;吕春艳;;基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究[J];地理科学进展;2006年02期 |
| 5 |
赵英时;美国中西部沙山地区环境变化的遥感研究[J];地理研究;2001年02期 |
| 6 |
李俊杰;何隆华;戴锦芳;李金莲;;遥感影像像元级融合方法与试验评价分析[J];地球信息科学;2008年01期 |
| 7 |
潘耀忠,李晓兵,何春阳;中国土地覆盖综合分类研究──基于NOAA/AVHRR和Holdridge PE[J];第四纪研究;2000年03期 |
| 8 |
骆成凤,王长耀,刘永洪,牛铮;利用BP算法进行新疆MODIS数据土地利用分类研究[J];干旱区地理;2005年02期 |
| 9 |
徐晓桃;韩涛;颉耀文;;基于单时相MODIS数据的土地覆盖三种分类方法对比研究[J];干旱地区农业研究;2008年03期 |
| 10 |
陈思锦,秦其明,王文君;利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法[J];测绘学院学报;2004年02期 |
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