基于尺度轉換提高MODIS影像耕地解譯精度的方法研究.pdf

1、土地利用與土地覆蓋變化與全球氣候變化、生物多樣性的減少、生態(tài)環(huán)境的演變、生態(tài)安全以及人與環(huán)境之間的可持續(xù)性等問題密切相關。土地利用＼覆蓋的分布研究，特別是其中的耕地的遙感提取與變化監(jiān)測又更具有特殊的社會價值和研究意義。如何更快，更準確的提取區(qū)域性的耕地等土地利用覆蓋分布面積一直是遙感應用研究的重要部分。
　　 遙感影像的傳感器種類眾多，遙感影像分辨率既有1km的大尺度影像，又有亞米級的高分辨率影像。然而大尺度的影像一般都面臨精度

2、的問題，而高分辨率影像又多面臨尺度的不足的弱點。如何利用不同的遙感影像在土地利用/覆蓋研究中取得尺度和精度雙重優(yōu)勢，依然需要深入的探討.新型遙感數(shù)據(jù)源的產(chǎn)生給土地利用/覆蓋研究帶來新的機遇和挑戰(zhàn)，如何充分利用新型的遙感數(shù)據(jù)進行研究，也被眾人所關注。因此，本文以提取耕地這一土地利用類型為例，利用尺度轉換的思想，提出基于誤差統(tǒng)計的多尺度轉換提高大尺度遙感影像解譯精度的方法和基于植被指數(shù)進行尺度轉換計算大尺度遙感影像耕地面積的方法，然后分別利

3、用這兩種方法對同一研究區(qū)的耕地進行提取并且對兩種方法進行比較和評價。
　　 基于誤差統(tǒng)計的方法：首先劃定蘇北平原地區(qū)為均值區(qū)，進而以中分辨率成像光譜儀（MODIS）和中巴資源衛(wèi)星（CBERS）影像為數(shù)據(jù)，以抽樣統(tǒng)計的方法分別計算了三種尺度之間的耕地面積的系數(shù)，然后逐層推進得出大尺度影像MODIS與地面真實耕地面積的統(tǒng)計系數(shù)，修正MODIS影像的解譯面積。同時，試驗了以NDVI為基礎的多尺度轉換方法：使用數(shù)理統(tǒng)計對中尺度和大尺度N

4、DVI的尺度關系進行研究，擬合NDVI和耕地面積的關系，基于以上研究對CBERS-02B HR和CCD以及MODIS影像這三個尺度之間耕地面積的轉換進行建模。最后，對兩種方法的結果進行比較和優(yōu)缺點評述。
　　 主要得出了以下結果：
　　 （1）基于誤差統(tǒng)計的多尺度轉換方法和基于NDVI尺度轉換的方法，兩種方法都可以有效的提高MODIS影像的耕地面積的解譯精度，同時兩種耕地面積的提取方法中，前者在適用性上優(yōu)于后者。

5、　　 （2）本文研究區(qū)中，高分辨率影像與空間分辨率為19.5m中尺度CCD影像兩個尺度之間，耕地解譯面積的誤差大約20％，這些誤差的主要原因是耕地相鄰的水渠、溝壑、田間小路，以及田埂所造成的混合像元。
　　 （3）MODIS像元區(qū)域內(nèi)CBERS-02B的NDVI的均值與MOIDS像元的NDVI存在極為顯著的相關性。擬合模型：y=0.8614x-0.13，相關系數(shù)達到0.98，擬合的線性模型可以用于NDVI的尺度轉換。
　

6、　 （4）在均值區(qū)內(nèi)，選定時相的MODIS像元相對應CBERS-02B區(qū)域的NDVI與耕地像元百分比有顯著相關性，兩種遙感信息的定量模型：Y=4.6526x2-0.9886x-0.0122。
　　 （5）（CBERS-02B）HR與CCD融合方法中，相比較與Brovey變換，HSV變換，Gram-Schmidt（GS）變換法，以及主成份變化方法，SFIM方法在操作的簡便性及空間信息和光譜信息的保持上具有最好的表現(xiàn)。