基于MODIS數據土地覆蓋分類研究.pdf

1、安徽省自1984年開展極軌氣象衛(wèi)星遙感監(jiān)測冬小麥苗情和長勢以來，衛(wèi)星遙感應用和服務已經成為氣象部門的基本業(yè)務。極軌氣象衛(wèi)星由于其成本低、時間分辨率高等優(yōu)點，在許多方面得到應用，特別是在進行宏觀動態(tài)監(jiān)測方面發(fā)揮了顯著功效。但是由于極軌氣象衛(wèi)星的空間分辨率較低，目標信息和背景信息不易區(qū)分。目前，由于受到背景信息的影響，國內外在農作物識別以及面積監(jiān)測等方面的監(jiān)測精度受到較大限制。如何采取有效方法對遙感信息中所包含的大量背景信息進行分離、對地物

2、進行有效識別已經成為衛(wèi)星遙感技術進一步發(fā)展特別是定量化發(fā)展中的不可缺少的一個部分，也是進一步提高土地覆蓋分類精度的一個重要課題。本文以安徽省土地覆被分類為目標，采用MODIS數據，分析我省土地覆被在遙感影像上的特征，探討多層次和多時相不同遙感影像分類方法在土地覆被中的應用，進行我省土地覆被分類試驗，評價不同分類方法的精度，形成安徽省土地覆被分類圖。項目的研究為遙感影像覆被分類提供有益的借鑒。
　　 本文在綜合分析國內外相關資料和

3、前人已有工作基礎之上，首先引入遙感反演模型計算地表信息參數；然后分析典型地表作物(小麥、水稻、油菜、果樹等)的物候，總結變化特征和規(guī)律；其次通過對衛(wèi)星遙感地表參數——歸一化植被指數(NDVI)的時序分析(傅立葉分析)，尋找衛(wèi)星遙感地表參數與典型地表作物的對應關系；最后，引進多層次迭代方法分類，并結合實際情況分析各種分類方法的優(yōu)缺點。
　　 本文將從由綠度值表述的植被生長曲線出發(fā)，結合農作物的生長特性，通過對年周期植被指數曲線的變