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基于LSMM和改进的FCM提取城市植被覆盖度——以北京市海淀区为例

         

摘要

植被是城市生态系统的重要组成部分,及时获取植被覆盖信息对城市生态环境监测具有重要意义.利用中分辨率Landsat TM遥感数据,采用线性光谱分解模型(LSMM)开展城市植被覆盖度提取;同时,通过改进训练样本选择方式,在最小噪声变换(MNF)、像元纯净指数分析(PPI)、N维可视化分析基础上得到端元样本,再运用模糊C-均值(FCM)获取植被覆盖度;最后以高分辨率SPOT5遥感数据对两种方式的提取结果进行精度检验.结果显示,基于LSMM和改进的FCM提取的城市植被覆盖度与检验数据相关系数分别为0.8252和0.9381,后者可以较好地处理其他要素的非线性影响,因而具有较高精度.

著录项

  • 来源
    《生态学报》 |2010年第4期|1018-1024|共7页
  • 作者

    胡姝婧; 胡德勇; 赵文吉;

  • 作者单位

    首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;

    三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京100048;

    资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京,100048;

    首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;

    三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京100048;

    资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京,100048;

    首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;

    三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京100048;

    资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京,100048;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    植被覆盖度; 混合像元分解; 线性光谱混合模型; 改进的FCM;

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