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基于MODIS植被指数时序数据的东北亚地区土地覆盖分类

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第一章 绪论

1.1 选题目的及意义

1.2 国内外研究进展

1.2.1 宏观尺度土地覆盖遥感数据集

1.2.2 土地覆盖遥感分类方法研究进展

1.2.3 植被指数在土地覆盖分类中的研究进展

1.3 技术路线

第二章 研究区概况、土地覆盖分类系统与数据预处理

2.1 地理位置

2.2 东北亚各国自然资源环境概况

2.2.1 俄罗斯远东、东西伯利亚

2.2.2 蒙古

2.2.3 日本

2.2.4 朝鲜

2.2.5 韩国

2.2.6 我国东北地区

2.3 研究区土地覆盖分类系统的确定

2.4 数据获取与预处理

2.4.1 数据源

2.4.2 数据预处理

2.4.3 高质量NDVI时间序列数据集重建

第三章 基于MODIS/NDVI时间序列的土地覆盖分类过程

3.1 分类方法介绍

3.2 分类过程

3.2.1 非植被地类提取

3.2.2 各种植被区分

第四章 东北亚地区土地覆盖分类结果精度评价

4.1 分类误差矩阵

4.2 与现有土地覆盖数据集对比

第五章 结论与讨论

5.1 结论

5.2 不足与展望

参考文献

致谢

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摘要

土地覆盖是指在地球上陆地表面各种生物或物理的覆盖类型,包括地表植被(天然或人工种植)、建设用地(建筑物、道路等)、湖泊、冰川、裸岩和沙地等,主要描述地球表面的自然属性。土地覆盖及其变化是全球环境变化过程中的重要因子,而土地覆盖/植被类型的分布对于地球生态系统过程的物质和能量交换中起着非常重要的作用,也是全球变化和碳循环模拟、气候模拟等研究的重要内容。70年代以来,利用遥感技术进行宏观土地覆盖的研究取得了一系列重要进展。采用多时相和多光谱遥感数据进行土地覆盖分类是一种有效的方法。本文以MODIS遥感数据为主要数据源,在MODIS/NDVI时间序列数据及多光谱反射率数据的基础上,获取土地覆盖分类特征、提取东北亚地区土地覆盖类型。主要研究成果包括:
   1.以MODIS/NDVI时序数据为主要数据源,加入多光谱反射率数据及DEM数据,区分各种土地覆盖类型。在分类过程中,根据不同土地覆盖类型之间的差异选择、构建特征波段,确定不同类别之间的阈值是建立分类树的关键。
   2.在IGBP和GLC2000等已有土地覆盖分类系统的基础上,结合东北亚地区实际情况,建立了适用于本研究区的土地覆盖分类系统。与已有分类系统相比,本文建立的分类系统能较好地反映东北亚地区土地覆盖的实际情况,可以用来进行陆地生态模型和生态过程的研究。
   3.采用非监督分类法和决策树分类法相结合,将本研究区土地覆盖分类系统划分为9个一级类别和21个二级类别。总体精度可以达到71-29%,Kappa系数可达0.5989。
   4.从目视解译和定量角度对本文分类结果与MOD12Q1_2001、GLC_2000进行了对比,本文分类结果比以上两种土地覆盖数据集更准确、细致,本研究使用的数据、方法以及分类结果都具有实际应用价值。

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