基于MODIS数据的辽宁省土地利用分类研究

摘要

采用最大似然法、马氏距离法、光谱角填图法、支持向量机法、神经网络法和最小距离法6种分类方法,对辽宁省2010年3—12月MODIS NDVI数据,用该数据做主成分分析的前3个主成分数据、前5个主成分数据和2010年6—10月MODIS NDVI数据等4类数据进行土地利用分类研究。结果表明:6种分类方法中最大似然法、马氏距离法和最小距离法3种方法较适合对MODIS NDVI数据进行信息提取,其总体分类精度分别达82.63%、80.29%、79.17%,乔木林类型信息提取精度分别达81.91%、78.54%、80.02%;3种对原始数据进行变换的方法中6—10月数据效果较好,其总体分类精度最高达82.63%,乔木林信息提取的最高精度达78.54%。