IGSNRR OpenIR
TM图像杨树林识别的MLC与LSU算法应用分析----以河北省文安县为例
赵宇鸾; 李秀彬; 辛良杰; 张英
2011
Source Publication地球信息科学学报
ISSN1560-8999
Volume013Issue:002Pages:252
Abstract以Landsat5 TM1、TM2、TM3、TM4、TM5和TM7等图像数据,经预处理后进行植被指数提取和主成分分析,生成13个波段数据集;并用最优指数法(OIF)选取目视解译波段,运用最大似然法(MLC)和线性光谱分解法(LSU)对华北平原农区河北省文安县2007年5月的杨树林地面积信息作了应用分析。结果表明:(1)TM数据中可见光红光波段、近红外波段和中红外波段,以及冠层植被指数和前三个主成分量在杨树信息提取中具有优势;(2)根据波段间相关系数分组计算最优指数值(OIF),可减少计算量;(3)MLC提取杨树林地面积为11 259.84hm2,占研究区总面积的10.95%。经野外实地验证,生产者精度和用户精度分别为84.07%和93.14%,分类和空间制图效果较好;(4)利用亚像元的LSU分析技术,提取地表破碎地类面积,且提取杨树林地面积为13 701.71hm2,达到研究区面积的13.33%(较前者大幅增加)。这可为杨树林资源快速调查监测和林-粮土地合理利用提供参考。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/92812
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation中国科学院地理科学与资源研究所
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
赵宇鸾,李秀彬,辛良杰,等. TM图像杨树林识别的MLC与LSU算法应用分析----以河北省文安县为例[J]. 地球信息科学学报,2011,013(002):252.
APA 赵宇鸾,李秀彬,辛良杰,&张英.(2011).TM图像杨树林识别的MLC与LSU算法应用分析----以河北省文安县为例.地球信息科学学报,013(002),252.
MLA 赵宇鸾,et al."TM图像杨树林识别的MLC与LSU算法应用分析----以河北省文安县为例".地球信息科学学报 013.002(2011):252.
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[赵宇鸾]'s Articles
[李秀彬]'s Articles
[辛良杰]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[赵宇鸾]'s Articles
[李秀彬]'s Articles
[辛良杰]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[赵宇鸾]'s Articles
[李秀彬]'s Articles
[辛良杰]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.