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《遥感定量反演算法研讨会摘要集》2010年
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基于遥感数据的土地覆盖分类尺度效应分析——以MODIS和ASTER为例

杨莹  刘元波  阮仁宗  叶春  赵东波  
【摘要】:随着遥感技术的发展,大量不同分辨率的遥感数据为地球表层乃至一定深度的定量遥感研究提供了充足的信息源。遥感数据以不同的时空分辨率记录了地表的覆盖特征,但是地表情况复杂,地物具有强烈的空间异质性,利用这些遥感数据得到的土地覆盖分类图的精度不但受遥感数据光谱特征、遥感数据处理和分类过程的影响,而且受到所用的遥感数据的空间分辨率的影响,总体来说高空间分辨率遥感数据能更好地反映陆面信息。在利用不同空间分辨率的遥感数据进行土地覆盖分类研究时,都会出现不同数量的混合像元,这就引起了各个像元上土地覆盖分类的不确定性。据此,本文以Terra卫星上携带的MODIS和ASTER传感器数据为例,在鄱阳湖地区进行实验研究。首先将原始分辨率的ASTER数据以简单平均法尺度扩展到与MODIS数据同等尺度下,然后分别进行传统的非监督迭代自组织和最大似然法土地覆盖分类,并将高分辨率的分类图和MODIS配准,利用基于像元分解的方法得到MODIS各像元内的各地类百分比,同时从面积和边界一致性两个方面,对比尺度变化前后的ASTER分类图和MODIS分类图,以此评价MODIS数据进行土地覆盖分类的不确定性,并分析MODIS和ASTER进行土地覆盖分类的尺度效应。

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