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基于阈值法的山区森林常绿、落叶特征遥感自动识别方法——以贡嘎山地区为例

         

摘要

森林的常绿、落叶特征是土地覆被产品的重要属性.由于山区地形复杂,地表遥感辐射信号地形效应明显,导致山区森林常绿、落叶特征遥感自动识别一直是难点.提出了一种基于阈值法的山区森林常绿、落叶特征遥感自动识别简单实用方法.该方法利用多源、多时相遥感影像,选择归一化植被指数(NDVI)为指标,通过统计参考样本的NDVI在生长季和非生长季的差异,自动找出区分常绿、落叶特征的阈值,基于判别规则识别山区森林常绿、落叶特征.以贡嘎山地区为例,分别以多时相Landsat TM影像(简称TM)、多时相环境减灾卫星影像(简称HJ)为单源数据,多时相的HJ、TM组合影像为多源数据,验证该方法的有效性.实验结果表明,该方法能够有效识别山区森林常绿、落叶特征,总体精度达到93.87%,Kappa系数为0.87.该方法适用于山区大面积森林常绿、落叶特征遥感自动提取,已被成功应用于“生态十年”专项西南地区土地覆被数据的生产.

著录项

  • 来源
    《生态学报》 |2014年第24期|7210-7221|共12页
  • 作者单位

    中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;

    中国科学院大学,北京100049;

    中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;

    中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;

    中国科学院大学,北京100049;

    中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;

    中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;

    中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;

    中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    常绿; 落叶; NDVI差值; 森林生态系统; 遥感;

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