综合角度指数和决策树方法的深圳湾红树林遥感识别研究(英文)
红树林是生长在热带、亚热带低能海岸潮间带上部,以红树植物为主体的常绿灌木或乔木组成的潮滩湿地木本生物群落,对海岸带生态系统有重要意义。红外波段是其遥感识别的关键波段之一,而ALI具有众多的红外波段。为了评价ALI红外波段在红树林遥感识别中的能力,本研究利用EO-1卫星ALI(advanced land imager)获取的深圳湾区域影像数据,针对处于水分吸收带的波段5P和波段5,提出了这两个波段的角度指数(angle index),分别表示为β1.25和β1.65。以β1.25–β1.65和归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDV...
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Veröffentlicht in: | 资源与生态学报:英文版 2017 (5), p.545-549 |
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1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 红树林是生长在热带、亚热带低能海岸潮间带上部,以红树植物为主体的常绿灌木或乔木组成的潮滩湿地木本生物群落,对海岸带生态系统有重要意义。红外波段是其遥感识别的关键波段之一,而ALI具有众多的红外波段。为了评价ALI红外波段在红树林遥感识别中的能力,本研究利用EO-1卫星ALI(advanced land imager)获取的深圳湾区域影像数据,针对处于水分吸收带的波段5P和波段5,提出了这两个波段的角度指数(angle index),分别表示为β1.25和β1.65。以β1.25–β1.65和归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)分类特征,采用决策树方法,开展了红树林遥感识别研究。结果表明,红树林独特的滨海湿地特点,使得其像元反射率在波段5P和波段5明显低于陆生植被,从而导致红树林的β1.25–β1.65值明显大于陆生植被;通过结合β1.25–β1.65和NDVI分类特征的决策树方法,能够对红树林进行有效识别,其错分率和漏分率分别为4.29%和5.11%。因此,具有众多红外波段的ALI遥感器在红树林识别中能够发挥重要作用。 |
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ISSN: | 1674-764X |