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10.11834/jrs.20154193

光谱特征扩展的时间序列Landsat数据地表覆盖分类

引用
时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测.然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果.由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据.本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据.然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为“参考影像”,并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征.最后,将“参考影像”中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类.论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%-94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性.此外,研究也发现,“参考影像”和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度.

Landsat、光谱特征扩展、时间序列、地表覆盖、通用分类器

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TP79(遥感技术)

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2015-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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遥感学报

1007-4619

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