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文檔簡介
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(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)成為氣象部門的基本業(yè)務(wù)。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(yīng)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(nèi)外在農(nóng)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(jīng)成為衛(wèi)星遙感技術(shù)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(shù)據(jù),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(yīng)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(nèi)外相關(guān)資料和
3、前人已有工作基礎(chǔ)之上,首先引入遙感反演模型計算地表信息參數(shù);然后分析典型地表作物(小麥、水稻、油菜、果樹等)的物候,總結(jié)變化特征和規(guī)律;其次通過對衛(wèi)星遙感地表參數(shù)——歸一化植被指數(shù)(NDVI)的時序分析(傅立葉分析),尋找衛(wèi)星遙感地表參數(shù)與典型地表作物的對應(yīng)關(guān)系;最后,引進多層次迭代方法分類,并結(jié)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(jié)合農(nóng)作物的生長特性,通過對年周期植被指數(shù)曲線的變
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