【摘 要】
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利用SPOT4-VEGETATION的遥感数据产品生成的NDVI与NDWI植被指数时间序列图像集,通过ISODATA非监督分类方法,编制中国西北地区土地覆盖图.以TM影像人工解译结果作为真实值,通
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利用SPOT4-VEGETATION的遥感数据产品生成的NDVI与NDWI植被指数时间序列图像集,通过ISODATA非监督分类方法,编制中国西北地区土地覆盖图.以TM影像人工解译结果作为真实值,通过对西北五省共计47个均匀分布且异质性强的25km×25km样本区内的土地覆盖类型及其面积进行统计分析,修正了SPOT4-VEGETATION的土地覆盖分类系统,建立了各省验证结果的样本统计直方图并计算其回归系数.结果表明SPOT4-VEGETATION中国西北地区土地覆盖图在总体上具有较高的准确性.影响遥感数据自动分类精度,造成土地覆盖误判的原因主要来源于两个方面:即异物同谱和混合像元问题.对于前者通过叠加各种辅助数据如DEM等可以降低误判的机率;对于后者运用混合像元分解的各种算法可以提高分类精度.
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