本文關(guān)鍵詞： GF_高分遙感影像 絕對高程 地形起伏度 地形部位指數(shù) 地貌位置類型　出處：《地球信息科學(xué)學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于生長環(huán)境、地帶性分布規(guī)律和垂直差異,山地與平原地區(qū)的不同植被類型在遙感影像上存在"同物異譜"及"異物同譜"現(xiàn)象,易導(dǎo)致土地類型的誤分。為避免此類錯分,在進行土地覆被類型解譯之前,應(yīng)首先確定平原、山地植被的邊界。本文在遙感影像聚類分析、GIS空間分析及數(shù)理統(tǒng)計分析技術(shù)的支持下,以江西省都昌縣北部地區(qū)為研究區(qū)域,基于高分一號(GF-1)遙感衛(wèi)星影像及地形要素,完成了山地植被與平原植被的界線提取。實驗結(jié)果顯示,本研究得到的植被界線精度高達99.47%和96.28%。與單純基于遙感影像分類得到的植被邊界成果相比,精度提高了近25%和23%。研究證明,高分辨率遙感影像與地形因子結(jié)合后,計算得到的山地平原劃分界線精度有明顯提高,可以滿足高分辨率遙感影像土地覆被類型解譯研究的需要。
[Abstract]:Because of the growth environment, zonal distribution law and vertical difference, the different vegetation types in mountainous and plain areas have the phenomenon of "same material difference spectrum" and "foreign body same spectrum" in remote sensing image, which is liable to lead to the wrong division of land type. Before the interpretation of land cover types, the boundary of plain and mountain vegetation should be determined first. With the support of GIS spatial analysis and mathematical statistics analysis of remote sensing image clustering analysis, this paper takes the northern region of Duchang County, Jiangxi Province, as the research area. Based on GF-1) remote sensing satellite images and terrain elements, the boundary between vegetation in mountainous areas and plain vegetation has been extracted. The experimental results show that, The accuracy of vegetation boundary obtained in this study is as high as 99.47% and 96.28. Compared with the results of vegetation boundary classification based solely on remote sensing images, the accuracy is improved by nearly 25% and 23.3. The research proves that the combination of high-resolution remote sensing images and terrain factors, The precision of dividing line of mountain plain is improved obviously, which can meet the need of land cover type interpretation of high resolution remote sensing image.
【作者單位】： 中國科學(xué)院地理資源與科學(xué)研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目“基于國產(chǎn)遙感衛(wèi)星的典型要素提取技術(shù)”(2016YFB0501404) 江西省科技計劃項目(2015ACF60025)
【分類號】：Q948;TP79

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