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波段组合对监督分类的运算效率和分类结果有着显著影响。本文以湖南益阳TM影像为实验数据,通过波段光谱特征统计分析、叠合光谱图分析,对该地区土地利用分类波段进行了初步选取;按照3波段组合方式进行分类,并对分类效应进行了比较分析。结果表明,耕地和草地难区分、未利用土地易错分为建设用地是共同问题;TM2、3、4组合能够较好地区分耕地和草地,同时对林地和草地的区分效果也最好,分类总精度最高;TM2、3、5组合对未利用土地的识别能力相对最高;TM2、3、7组合,TM2、4、7组合以及TM2、5、7组合对水体的分类效果最好。本研究对数据降维、资料不足时最大限度发挥资料可用性、针对特别应用目的进行传感器波段设计具有一定的参考价值。 相似文献
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针对土壤水分的反演受植被覆盖影响较大的问题,使用MODIS的植被产品,通过剔除云、雨、雪等质量损害数据,在数据平均处理后使用线性插值的方法补偿,得到全球气候平均数据集。结果表明:NDVI植被指数随季节呈规律变化,在不同地区其变化规律不同。在单一像元内能准确反映不同像元NDVI植被指数在一年内的变化趋势,在全球像元内能描绘出植被的季节性变化规律,反映绿度的变化,满足了校正植被影响准确性的需求。 相似文献
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