李小江
- 作品数：2 被引量：27H指数：2
- 供职机构：中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
- 发文基金：欧盟第七框架计划中国科学院国际合作局对外合作重点项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 广州市地表温度反演与土地利用覆盖变化关系研究被引量：13
- 2013年
- 利用环境星1A／1B遥感影像，运用Jim6nez—Munoz＆Sobrino’s普适性单通道算法定量反演广州市的地表温度（LandSurfaceTemperature，LST），结合MNF主成分分析和支持向量机获取的不透水面分布格局，利用面向对象分类方法获得了土地利用覆盖情况，重点研究广州市不透水面、土地覆盖和植被指数与城市热环境的定量关系。研究结果显示：基于大气水汽含量实测数据的JM＆S普适性单通道算法反演结果更精确；广州市2009～2011年的不透水面面积和土地覆盖与平均地表温度相关性分析表明：广州市连续3a呈现城市扩张的现象，城市热效应显著加剧；城市平均地表温度与不透水面面积呈现正相关，与城市的植被指数和裸土指数呈现负相关。
- 韦春竹孟庆岩郑文锋李小江魏曦王靓
- 关键词：LST植被指数
- 一种面向对象的像元级遥感图像分类方法被引量：14
- 2013年
- 本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。
- 李小江孟庆岩王春梅刘苗郑利娟王珂
- 关键词：面向对象混合模型
