基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例-园林景观专业论文
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pdf |
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简体中文 |
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NT/2000/XP/2003/Vista |
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[db:授权形式] |
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457.00KB |
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jian |
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0基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例——基于研究区2001年Landsat 7 ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综...发表于2007-10-191020人浏览1人跟帖总热度:154筑龙币+0xinxing888
内容简介基于研究区2001年Landsat 7 ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综合应用非监督分类、植被指数与波段比值指数聚类、监督分类以及类型叠加与图像整合等方法,进行绿洲景观生态类型的遥感解译与分类,生成研究区2001年的景观生态类型图。为尽可能利用到遥感影像的所有原始数据信息,论文选取5种植被指数(NDVI、DVI、RVI、IPVI、SAVI)和9种波段比值指数(Indexl-Index9)参与到遥感影像的解译与分类当中,结果表明:NDVI、DVI、IPVI、SAVI、RVI、Index5、Index6具有较大的相似性,能够明显地将具有植被信息的类别分离出来,利于划分具有植被信息的景观类型;Indexl-Index4具有较好的类别空间分离性,利于不同类别间的聚类与区分;而Index7-Index9的类别分离性则较差,不利于类别聚类与划分。因此,在实际的应用中,选取多项植被指数参与景观分类,不仅能够发现新的信息,而且也会明显提高景观生态类型、尤其是干旱区绿洲景观生态类型的遥感解译与分类能力。
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