MODIS時間序列數(shù)據(jù)輔助下的河北省土地覆被分類研究.pdf

1、基于中低分辨率數(shù)據(jù)的大范圍土地覆蓋制圖是當前地理學、生態(tài)學以及全球變化研究等領域的熱點與難點。與SPOT/VGT、NOAA/AVHRR相比，MODIS數(shù)據(jù)在光譜、空間和時間分辨率上均有較大的優(yōu)勢，已成為宏觀土地覆蓋研究中的主要數(shù)據(jù)源。同時，植被指數(shù)是反映全球植被環(huán)境條件監(jiān)測和顯示土地覆蓋和土地覆蓋變化的重要指標。因此，本文以MODIS NDVI時間序列數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)源進行宏觀尺度土地覆被分類研究，取得如下進展:
　　1、MODI

2、S NDVI時間序列重建方法。提出了基于加權樣條曲線的SG濾波處理與時間序列諧波分析法(HANTS)、非對稱性高斯函數(shù)擬合法(AG)、雙Logistic函數(shù)擬合法(DL)、SG濾波進行對比分析，結果說明本章提出的基于加權樣條曲線的SG濾波方法優(yōu)于其他4種方法，能夠較為準確的反映土地覆被地物類型信息，為后續(xù)研究工作提供準確的數(shù)據(jù)。
　　2、物候特征提取及重要性分析:NDVI時間序列反演的物候特征，從定性和定量的角度對物候特征以及特征

3、集的重要性進行評價。加入物候特征后分類總體精度提高了2.6％，旱地和建筑用地的精度分別提高了6.7％和11.9％。且物候特征比NDVI統(tǒng)計特征提供的信息量豐富并具有實際的物理意義。
　　3、評價樣本數(shù)量對分類精度的影響。從樣本的選取方法到樣本的選取數(shù)量都對分類結果有所影響，本研究從定量的角度對其進行了分析。當樣本量達到每類80以上時，分類結果曲線漸趨于水平狀態(tài)，樣本已具備代表性，基本滿足分類要求。
　　4、實驗隨機森林分類方