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基于MODIS数据的辽宁省土地利用分类研究被引量：6: 2014年; 采用最大似然法、马氏距离法、光谱角填图法、支持向量机法、神经网络法和最小距离法6种分类方法,对辽宁省2010年3—12月MODIS NDVI数据,用该数据做主成分分析的前3个主成分数据、前5个主成分数据和2010年6—10月MODIS NDVI数据等4类数据进行土地利用分类研究。结果表明:6种分类方法中最大似然法、马氏距离法和最小距离法3种方法较适合对MODIS NDVI数据进行信息提取,其总体分类精度分别达82.63%、80.29%、79.17%,乔木林类型信息提取精度分别达81.91%、78.54%、80.02%;3种对原始数据进行变换的方法中6—10月数据效果较好,其总体分类精度最高达82.63%,乔木林信息提取的最高精度达78.54%。; 张雨林辉臧卓严恩萍东启亮邱琳; 关键词：土地利用分类遥感 MODIS数据信息提取

基于高光谱数据的东洞庭湖苔草LAI估算研究: 叶面积指数(Leaf area index,LAI)是表征植被冠层结构和光合面积的重要参数.实时动态的植被LAI监测对于诊断植被生长状况及趋势具有重要作用.本研究旨在通过对高光谱数据的数学变换与特征分析,构建东洞庭湖苔草...; 邱琳林辉孙华臧卓莫登奎; 关键词：植被类型 LAI 偏最小二乘回归; 文献传递

东洞庭湖典型湿地植被高光谱特征分析与识别: 随着遥感技术的不断发展，遥感技术在湿地领域的应用越来越广泛。传统遥感只能识别植被、水体、裸地等差异较大的地类，无法满足湿地植被类型的识别要求。高光谱数据具有光谱分辨率高、波段数目多、数据量庞大的显著特点，为湿地植被类型的...; 邱琳; 关键词：高光谱遥感植被类型光谱特征; 文献传递

基于高光谱数据的东洞庭湖苔草LAI估算研究被引量：7: 2012年; 叶面积指数（leaf area index,LAI）是表征植被冠层结构和光合面积的重要参数。实时动态的植被LAI监测对于诊断植被生长状况及趋势具有重要作用。本研究旨在通过对高光谱数据的数学变换与特征分析,构建东洞庭湖苔草LAI的最佳估算模型。通过分析52组苔草样本640~780 nm波段范围内的反射率、一阶微分及倒数的对数的光谱特征,选择特征波段,运用多元逐步线性回归法与偏最小二乘回归法建立估算模型。研究发现特征波段为707～758 nm,以上3种光谱数据的多元逐步线性回归模型决定系数分别为0.526、0.815、0.565,均方根误差分别为0.320、0.269、0.273,3者偏最小二乘回归模型的决定系数均高达0.9以上,均方根误差分别为0.189、0.262、0.134。结果表明：偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,该估算模型可有效估算苔草LAI。; 邱琳林辉孙华臧卓莫登奎; 关键词：苔草植被类型 LAI 偏最小二乘回归

多源遥感数据融合方法在湿地分类中的适用性研究被引量：12: 2013年; 以Landsat-5和SPOT5数据为数据源,运用标准差、信息熵、最佳指数以及清晰度等评价指标,采用Brovey变换、Gram-Schmidt变换、主成分(PC)变换3种融合方法,开展湿地分类适用性研究,旨在找到一种适用于湿地的遥感影像融合方法。研究表明:Landsat-5卫星的543波段组合与SPOT-5影像第3波段的主成分(PC)变换融合最适应于湿地,融合后影像分类总体精度比Landsat-5影像提高了4.43个百分点,比SPOT-5影像提高了3.06个百分点;融合后影像水域、泥沙滩地、草滩地、芦苇滩地以及水田的用户精度与制图精度均高于Landsat-5影像与SPOT-5影像;融合后影像林地与旱地的用户与制图精度虽高于Landsat-5影像,但低于SPOT-5影像,差别并不大。说明Landsat-5卫星的543波段组合与SPOT-5影像第3波段的主成分(PC)变换很好地保留了多光谱信息,并提高了空间分辨率,提高各湿地类型的分类效果。; 东启亮林辉孙华邱琳张雨; 关键词：遥感信息影像融合洞庭湖

基于均值置信区间带的湿地植被高光谱特征波段选择被引量：7: 2013年; 以东洞庭湖苔草、泥蒿、芦苇、辣蓼与柳树5种典型湿地植被为研究对象,采用基于均值置信区间估计原理筛选特征波段,并结合Manhattan距离法检验植被识别的效果。研究结果表明:(1)剔除5种湿地植被类型中两两植被置信区间带重合率大的波段,得到光谱特征差异显著的特征波段,为680、760、870、1 570、2 030 nm。(2)5种植被类型的光谱反射率Manhattan距离值分别为0.1268、0.1134、0.1139、0.2639、0.2350,同种植被的Manhattan距离值显著小于异种植被。(3)通过对苔草、泥蒿、芦苇、辣蓼与柳树5种植被光谱反射率(R)进行数学变换发现,采用LOG(1/R)变换后的Manhattan值分别为0.945 6、0.609 9、0.525 6、0.952 8、1.036 5,显著大于d(R)与d[LOG(1/R)]变换方法后的Manhattan值,表明LOG(1/R)变换方法对这5种植被的识别效果优于d(R)与d[LOG(1/R)]方法。; 邱琳林辉臧卓孙华莫登奎; 关键词：湿地植被东洞庭湖

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邱琳