检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国家林业局森林公安局,北京100091 [2]中国林业科学研究院
出 处:《东北林业大学学报》2008年第1期69-72,共4页Journal of Northeast Forestry University
基 金:国家自然科学基金项目(30571528);国家科技支撑计划(2006BAD26B0103)
摘 要:混合像元是影响基于遥感技术的荒漠化评价精度的主要原因。本研究通过光谱混合分析技术进行了亚像元尺度上荒漠化信息提取,并在深入研究荒漠化评价指标的基础上,利用所提取的农田信息与沙生植被信息构建了用于荒漠化评价的沙地植被指数,并与常用植被归一化指数进行比较。结果表明,沙地植被指数对荒漠化地区植被探测能力明显优于植被归一化指数,更适合于区分不同程度的荒漠化土地。对毛乌素沙地评价结果表明,毛乌素沙地荒漠化十分严重。Mixed pixel is the major cause which leads to the low accuracy of desertification evaluation based on remote sensing. In this study, desertification information is extracted at the sub-pixel scale. A desertification evaluation index, sand vegetation index (SVI), is constructed using extracted farmland information and psammophytic vegetation information based on in-depth study of the desertification evaluation indexes. The vegetation detection capability of SVI is better than that of the commonly used vegetation index NDVI in desertified areas, and SVI is particularly suited for distinguishing different levels of desertification lands. Evaluation result shows that desertification in Mu Us Sandy Land is very serious.
关 键 词:荒漠化评价 混合像元 光谱混合分析 沙地植被指数
分 类 号:TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.249