【摘 要】
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基于Hyperion高光谱影像,对提取植被覆盖度的传统像元二分法进行了改进,提出通过地物分类来提高植被覆盖度提取精度的算法.该算法先对研究区进行分类,在较高分类精度的基础上
【机 构】
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福建师范大学地理科学学院,福建省陆地灾害监测评估工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0502901);福建省自然科学基金资助项目(2017J01463)
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基于Hyperion高光谱影像,对提取植被覆盖度的传统像元二分法进行了改进,提出通过地物分类来提高植被覆盖度提取精度的算法.该算法先对研究区进行分类,在较高分类精度的基础上,结合不同地物的NDVI频率累积图和实际情况得到各类地物的植被覆盖度,最后得到研究区域的整体植被覆盖度.结果表明,经支持向量机分类的总体精度为83.2%,Kappa系数为0.710;相同NDVI值,林地的植被覆盖度>农田的植被覆盖度>草地的植被覆盖度,实验结果与实际基本相符;改进的像元二分算法改善了传统像元二分法中存在的水体
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