基于時序NDVI的區(qū)域土地覆被分類方法探討.pdf

1、時序NDVI在遙感土地覆被分類研究中具有十分重要的意義。其時序數(shù)據(jù)連續(xù)記錄了植物生長變化的過程，在空間分辨率一定的情況下，通過不同時序NDVI數(shù)據(jù)的綜合分析有利于提高土地覆被分類精度。本文基于1999年12個月份的SOPT4-VEGETATION/NDVI數(shù)據(jù)，就時序NDVI在土地覆被分類中的研究方法進行探討。
　　首先，直接基于NDVI數(shù)據(jù)進行分類。將12個月份SOPT4-VEGETATION/NDVI進行組合并進行主成分分析，

2、取前四個主成分進行研究區(qū)的非監(jiān)督分類研究。根據(jù)擬訂的土地覆蓋分類系統(tǒng)，并參照日本千葉大學制作的亞洲30秒的土地覆被數(shù)據(jù)庫資料及中國植被圖等，對非監(jiān)督分類結(jié)果進行歸并，獲得研究區(qū)土地覆被分類結(jié)果。
　　其次，利用時序arctgTs/NDVI值進行分類。作為描述土地覆蓋特征重要參數(shù)的Ts和NDVI兩個參數(shù)，在植被景觀由密到疏的過程中表現(xiàn)出來的變化趨勢大致相反，因而相對于單獨使用NDVI或Ts兩個參數(shù)，將Ts和NDVI的信息綜合起來能夠

3、更加準確地對土地覆被進行分類和評價。將時序SOPT-VEGETATION/NDVI數(shù)據(jù)和NOAA時間序列的Ts數(shù)據(jù)結(jié)合起來構(gòu)建Ts-NDVI空間，為了使研究的數(shù)據(jù)結(jié)果都能保持在第一象限，對Ts/NDVI求arctg函數(shù)，得到時序arctgTS/NDVI數(shù)據(jù)。與直接基于時序NDVI數(shù)據(jù)分類處理方法相同，前四個主成分并進行非監(jiān)督分類，得到土地覆被分類結(jié)果。
　　利用ENVI軟件分別計算兩種分類結(jié)果中各土地覆被分類的誤差矩陣，其分類精確

4、度分別為82.57％和85.3%。在此基礎上計算Bhattacharya距離。結(jié)果表明arctgTS/NDVI遙感影像的分類效果最好，NDVI次之。在分類結(jié)果中，水體的分離效果最好，與其他覆被之間的Bhattacharya距離達到2.00，分類精度在90%以上，疏林地，農(nóng)地，灌叢的分離效果不理想，混分現(xiàn)象明顯，需進一步分類。
　　通過時間序列分析方法，從SOPT4-VEGETATION/NDVI數(shù)據(jù)和NOAA/AVHRR提供的Ts