Extraction of Desertification Information in Hulun Buir Based on MODIS Image Data  被引量:4

基于MODIS遥感数据的呼伦贝尔土地荒漠化信息提取(英文)

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作  者:孟翔冲[1] 姜琦刚[1] 齐霞[2] 王斌[1] 吴阳春[3] 李根军[4] 杨佳佳[1] 

机构地区:[1]吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林长春130026 [2]沈阳地球物理勘察院,辽宁沈阳110121 [3]吉林大学综合信息矿产预测研究所,吉林长春130026 [4]吉林大学地球科学学院,吉林长春130026

出  处:《Agricultural Science & Technology》2012年第1期233-237,共5页农业科学与技术(英文版)

基  金:Supported by the Special Fundation of China Geological Survey(1212010911084)~~

摘  要:[Objective] To extract desertification information of Hulun Buir region based on MODIS image data. [Method] Based on MODIS image data with the spatial res- olution of 1 km, 5 indicators which could reflect different desertification features were selected to conduct inversion. The desertification information of Hulun Buir region was extracted by decision tree classification. [Result] The desertification area of Hu- lun Buir region is 33 862 km2, accounting for 24% of the total area, and it is mainly dominated by sandiness desertification. Though field verification and mining point validation of high-resolution interpretation data, the overall accuracy of this evaluation is above 89%. [Conclusion] Evaluation method used in this study is not only effectively for large scale regional desertification monitoring but also has a better evaluation performance.[目的]基于MODIS遥感数据,对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[方法]基于空间分辨率为1km的MODIS遥感数据,选取可以反映不同荒漠化特征的5个指标进行反演,并采用决策树分类方法对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[结果]呼伦贝尔地区土地荒漠化面积为33862km2,占全区总面积的20.36%,且主要以沙质荒漠化为主;通过野外验证及高分辨率解译数据采点验证,此评价方法总体精度达89%以上。[结论]使用文中评价方法进行荒漠化监测,不仅能够对大尺度的荒漠化地区进行监测,而且具有较好的评价效果。

关 键 词:DESERTIFICATION MODiS image data Remote sensing  Decision tree Inversion 

分 类 号:TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] P237[自动化与计算机技术—控制科学与工程] X171[天文地球—摄影测量与遥感]

 

参考文献:

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