基于改进端元提纯模型的MODIS森林类型识别研究

编号 zgly0000956063

文献类型 期刊论文

文献题名 基于改进端元提纯模型的MODIS森林类型识别研究

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 陈利  林辉  陶冀 

作者单位 湖南省林业调查规划设计院  中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2015(2)

页码 109-117

年份 2015 

关键词 遥感  决策树  端元提纯  混合像元  MODIS  森林 

文摘内容 MODIS遥感数据具有很高的光谱辐射精度,以及成本低、覆盖面积广、获取容易、周期短等数据特征,可以实现全覆盖大尺度区域森林类型信息快速提取,但由于其空间分辨率较低,遥感数据中存在混合像元。利用混合像元分解模型进行分解可得到较好的分类结果,但混合像元分解的端元组分直接影响分类的精度。利用决策树分类模型改进端元提纯,分析各地物的MODIS时间序列植被指数变化规律及物候变化规律,利用决策树模型分类的结果进行端元组分的提纯,最后进行混合像元分解。研究结果表明:分类精度最高的是线性混合像元分解,其次是最大似然分类,最差的是非线性混合像元分解,其中带约束和不带约束的线性分解模型的精度相差不大。