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基于ETM+图像的混合像元线性分解方法(LSMM)在澳门植被信息提取中的 应用及效果评价

基于ETM+图像的混合像元线性分解方法(LSMM)在澳门植被信息提取中的 应用及效果评价[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2007, 1(2).
引用本文: 基于ETM+图像的混合像元线性分解方法(LSMM)在澳门植被信息提取中的 应用及效果评价[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2007, 1(2).
ACCESSING THE LINEAR SPECTRAL UN-MIXING APPROACH FOR EXTRACTING VEGETATION INFORMATION USING LANDSAT ETM +DATA IN MACAO[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2007, 1(2).
Citation: ACCESSING THE LINEAR SPECTRAL UN-MIXING APPROACH FOR EXTRACTING VEGETATION INFORMATION USING LANDSAT ETM +DATA IN MACAO[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2007, 1(2).

基于ETM+图像的混合像元线性分解方法(LSMM)在澳门植被信息提取中的 应用及效果评价

ACCESSING THE LINEAR SPECTRAL UN-MIXING APPROACH FOR EXTRACTING VEGETATION INFORMATION USING LANDSAT ETM +DATA IN MACAO

  • 摘要: 本文利用混合像元线性分解方法(LSMM),对澳门ETM+图像(2003/1/10)进行像元分解提取植被信息.同时利用同一图像的归一化植被指数(NDVI)、缨帽变换的绿度分量(KT2)对提取的植被信息进行对比分析,发现用LSMM方法提取的植被信息与NDVI的相关系数达到0.93与KT2的相关系数达到了0.74.同时发现用LSMM方法提取的植被面积(4.19 km2)比NDVI阈值法、KT2阈值法提取的植被面积(分别为8.26 km2 8.68 km2)更接近真实植被面积(5.79 km2).结果表明混合像元线性分解方法能有效地提取植被信息,比以像元为单位的常规遥感提取方法精度更高,为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路.
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  • 刊出日期:  2007-05-25

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