【摘 要】
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选择青海湖流域内一个代表性区域为试验区,以TM数据和地形数据为主要数据源,在GeoEye-1高分辨率影像和土壤图的辅助下,采用最大似然监督分类方法,探讨了遥感技术在青海湖流域
【机 构】
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中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室,中国科学院大学
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选择青海湖流域内一个代表性区域为试验区,以TM数据和地形数据为主要数据源,在GeoEye-1高分辨率影像和土壤图的辅助下,采用最大似然监督分类方法,探讨了遥感技术在青海湖流域土壤分类中的可行性。使用主成分分析、缨帽变换、波段组合等图像处理技术,从TM图像中提取了多种图像特征,并结合高程、坡度及坡向等地形参数,共同生成分类特征数据集进行遥感分类。研究表明,基于遥感图像和地形数据提取的分类特征,有效地区分出试验区内9个土壤亚类和1个非土壤单元,总体分类精度达到了91.76%。
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