基于植被抑制法的植被覆盖区多光谱遥感岩性分类

来源 :地球科学(中国地质大学学报) | 被引量 : 0次 | 上传用户:gdzsmd
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植被的发育限制了遥感在地质学方面的应用,在植被覆盖区进行岩石填图,首先要考虑去除植被干扰影响.以内蒙古东乌旗地区为例,选择先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)数据,分别计算研究区内含土壤因子植被指数和不含土壤因子的植被指数,并对两类不同的植被指数进行主成分分析,挑选出植被信息被抑制和岩石-土壤信息突出的主成分进行岩性分类,和利用最大似然法的分类结果进行对比分析,评价两种方法的岩性分类性能,植被抑制法的总体分类正确率为82.946 8%,最大似然法的总体分类正确率为76.364 3%.结果说明在植被覆盖区,利用植被指数来抑制植被信息是可行的,和常规分类方法中的最大似然法相比,大大提高解译的准确性. The development of vegetation has limited the application of remote sensing in geology and the rock mapping in the vegetation coverage area should first consider the influence of vegetation disturbance.With Dongwuqi area in Inner Mongolia as an example, the advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer ( (ASTER) data were used to calculate the vegetation index with soil factor and soil factor respectively in the study area. Principal component analysis (PCA) of two different types of vegetation index was carried out to select the vegetation information was suppressed And lithology classification of the principal components highlighted by rock-soil information, and the classification results of maximum likelihood method were used for comparative analysis to evaluate the lithological classification performance of the two methods. The overall classification accuracy rate of vegetation suppression was 82.946 8% The overall classification accuracy of the maximum likelihood method is 76.364 3%. The results show that it is feasible to use the vegetation index to restrain the vegetation information in the vegetation coverage area. Compared with the maximum likelihood method in the conventional classification method, the accuracy of the interpretation is greatly improved Sex.
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