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摘要:
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Savizky-Golay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.
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MODIS
NDVI时间序列
基于环境星与MODIS时序数据的面向对象森林植被分类
面向对象
森林分类
MODIS-NDVI
HJ-1 CCD
吉林省东部
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于MODIS LST修正NDVI时序数列的土地覆盖分类
来源期刊 资源科学 学科
关键词 MODIS LST NDVI 土地覆盖分类
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 资源信息
研究方向 页码范围 104-110
页数 7页 分类号
字数 5077字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1007-7588.2006.04.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐华俊 61 1882 24.0 43.0
3 张凤荣 中国农业大学资源与环境学院 332 15122 69.0 107.0
4 陈仲新 22 1348 17.0 22.0
10 宫攀 中国农业大学资源与环境学院土地资源管理系 5 451 5.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
MODIS
LST
NDVI
土地覆盖分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
资源科学
月刊
1007-7588
11-3868/N
16开
北京市朝阳区大屯路甲11号
82-4
1977
chi
出版文献量(篇)
4780
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