【摘 要】
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冰碛物覆盖型冰川边界的自动识别是冰川遥感监测的难点,综合遥感图像和DEM等多种数据,提出了一种基于遥感和地理信息系统的改进的半自动集成分类方法.该方法选择NDSI、NDVI作为分类指标,通过栅格DEM反演地表现象,并利用处于热红外波段的TM6探测地物的热辐射差异,应用栅格图像和GIS进行邻接空间分析,将冰川及冰碛物覆盖型冰川进行区别和分类.选择我国典型的季风海洋型冰川区——贡嘎山地区大量冰碛物覆盖
【机 构】
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中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室,中国科学院青藏高原研究所
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程重要方向性项目（KZCX-Z-YW-317）, 国家自然科学基金项目（90511007）, 中国科学院“百人计划”项目（2004401）, 中国科学院“创新团队”项目（CXTD-Z2005-2）资助
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冰碛物覆盖型冰川边界的自动识别是冰川遥感监测的难点,综合遥感图像和DEM等多种数据,提出了一种基于遥感和地理信息系统的改进的半自动集成分类方法.该方法选择NDSI、NDVI作为分类指标,通过栅格DEM反演地表现象,并利用处于热红外波段的TM6探测地物的热辐射差异,应用栅格图像和GIS进行邻接空间分析,将冰川及冰碛物覆盖型冰川进行区别和分类.选择我国典型的季风海洋型冰川区——贡嘎山地区大量冰碛物覆盖的贡巴冰川作为实例进行研究,取得了较好的分类结果.该方法比Frank Paul提出的方法更适合于我国海洋
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