一种基于MODIS TM影像融合技术提高水稻种植分布提取精度的方法

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综合考虑湄公河三角洲地区高质量TM影像难以获得、影像单一以及MODIS时间序列数据影像的空间分辨率无法满足监测需要的问题,提出一种基于影像对象的MODIS与TM数据融合模型(IOBFM)。根据2009年12月9日和2010年7月5日湄公河三角洲中部地区Landsat7 TM影像数据,融合MODIS时序数据提取裸地纯象元点中的水稻点,并与单纯运用MODIS影像的提取结果的精度进行比较。结果表明,用IOBFM模型的水稻象元提取精度比MODIS提取精度高出9.7个百分点,MODIS与TM数据融合可提高提取地区植被分布的精度。 Considering the difficulty of obtaining high-quality TM images in Mekong Delta region, the single image and the spatial resolution of MODIS time series data, the MODIS and TM data fusion model based on image objects (IOBFM) is proposed. According to Landsat7 TM image data of central Mekong Delta from Dec. 9, 2009 to Jul. 5, 2010, MODIS time series data were used to extract the rice points in the pure pixel point of bare land and compared with the results of using MODIS images Compare. The results showed that the extraction accuracy of rice pixels using IOBFM model was 9.7% higher than that of MODIS. The accuracy of vegetation distribution in the extracted area was improved by the combination of MODIS and TM data.
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