【摘 要】
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本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成LST数据、1:5万DEM 数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于 MODIS数据
【机 构】
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中国土地勘测规划院国土资源部土地利用重点实验室
【基金项目】
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“国土资源部百名优秀青年科技人才计划”;国家科技攻关计划项目“小城镇土地集约利用与生态安全评价研究”资助。
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本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成LST数据、1:5万DEM 数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于 MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据, 利用模糊K-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。
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