基于NDSI-NDVI特征空间的积雪面积反演研究

积雪是新疆高海拔地区大多数河流的重要补给来源之一,不仅是春汛期间融雪性洪水灾害和冰冻灾害的直接原因,在水资源管理、灾害防治和融雪模拟预报中也扮演着重要角色.针对目前积雪信息提取方法的优势与不足,结合二维特征空间理论,构建积雪信息反演模型,并与支持向量机提取积雪信息进行精度对比分析.结果表明:相比其他积雪信息提取方法,利用归一化积雪指数(NDSI)和归一化植被指数(NDVI)建立二维特征空间,且在特征空间基础之上构建的NN模型,反演新疆北部积雪信息精度较高,相关系数达0.837,提取精度优于支持向量机(SVM)方法,对当地防洪灾害模拟预测、生态环境保护、社会经济发展等方面具有一定参考意义....

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Veröffentlicht in:冰川冻土 2015 (4), p.1059-1066
1. Verfasser: 陈文倩 丁建丽 孙永猛 王瑾杰 张喆
Format: Artikel
Sprache:chi
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Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:积雪是新疆高海拔地区大多数河流的重要补给来源之一,不仅是春汛期间融雪性洪水灾害和冰冻灾害的直接原因,在水资源管理、灾害防治和融雪模拟预报中也扮演着重要角色.针对目前积雪信息提取方法的优势与不足,结合二维特征空间理论,构建积雪信息反演模型,并与支持向量机提取积雪信息进行精度对比分析.结果表明:相比其他积雪信息提取方法,利用归一化积雪指数(NDSI)和归一化植被指数(NDVI)建立二维特征空间,且在特征空间基础之上构建的NN模型,反演新疆北部积雪信息精度较高,相关系数达0.837,提取精度优于支持向量机(SVM)方法,对当地防洪灾害模拟预测、生态环境保护、社会经济发展等方面具有一定参考意义.
ISSN:1000-0240