【摘 要】
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以Landsat5 TM1、TM2、TM3、TM4、TM5和TM7等图像数据,经预处理后进行植被指数提取和主成分分析,生成13个波段数据集;并用最优指数法(OIF)选取目视解译波段,运用最大似然法(M
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所; 中国科学院研究生院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40971062)
论文部分内容阅读
以Landsat5 TM1、TM2、TM3、TM4、TM5和TM7等图像数据,经预处理后进行植被指数提取和主成分分析,生成13个波段数据集;并用最优指数法(OIF)选取目视解译波段,运用最大似然法(MLC)和线性光谱分解法(LSU)对华北平原农区河北省文安县2007年5月的杨树林地面积信息作了应用分析。结果表明:(1)TM数据中可见光红光波段、近红外波段和中红外波段,以及冠层植被指数和前三个主成分量在杨树信息提取中具有优势;(2)根据波段间相关系数分组计算最优指数值(OIF),可减少计算量;(3)MLC提取杨树林地面积为11 259.84hm2,占研究区总面积的10.95%。经野外实地验证,生产者精度和用户精度分别为84.07%和93.14%,分类和空间制图效果较好;(4)利用亚像元的LSU分析技术,提取地表破碎地类面积,且提取杨树林地面积为13 701.71hm2,达到研究区面积的13.33%(较前者大幅增加)。这可为杨树林资源快速调查监测和林-粮土地合理利用提供参考。
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