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1、华南师范大学学报(自然科学版)2007年5月JOURNALOFSOUTHCHINANORMALUNIVERSITY2007年第2期May2007(NATURALSCIENCEEDITION)No.2,2007文章编号:1000-5463(2007)02-0131-06基于ETM+图像的混合像元线性分解方法在澳门植被信息提取中的应用及效果评价1,3124邹蒲,王云鹏,王志石,樊风雷(1.中国科学院广州地球化学研究所有机地球化学国家重点实验室,广东广州510640;2.澳门大学科技学院科技研究中心,澳门邮政信箱3001号,澳门;3.中国科学院研究生院,北京100039
2、;4.华南师范大学地理科学学院,广东广州510631)摘要:利用混合像元线性分解方法(LSMM),对澳门ETM+图像(2003/1/10)进行像元分解提取植被信息.同时利用同一图像的归一化植被指数(NDVI)、缨帽变换的“绿度”分量(KT2)对提取的植被信息进行对比分析,发现用LSMM方法提取的植被信息与NDVI的相关系数达到0.93与KT2的相2关系数达到了0.74.同时发现用LSMM方法提取的植被面积(4.19km)比NDVI阈值法、KT2阈值222法提取的植被面积(分别为8.26km、8.68km)更接近真实植被面积(5.79km).结果表明混合像元线性分解
3、方法能有效地提取植被信息,比以像元为单位的常规遥感提取方法精度更高,为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路.关键词:像元分解;线性混合模型;植被覆盖;澳门中图分类号:F061.5文献标识码:AACCESSINGTHELINEARSPECTRALUN-MIXINGAPPROACHFOREXTRACTINGVEGETATIONINFORMATIONUSINGLANDSATETM+DATAINMACAO1,3124ZOUPu,WANGYun-peng,WANGZhi-shi,FANFeng-lei(1.StateKeyLaboratoryofOrganicGeoche
4、mistry,GuangzhouInstituteofGeochemistry,ChineseAcademyofSciences,P.O.Box1131,Guangzhou510640,China;2.CenterofScienceandTechnologyResearch,UniversityofMacao,P.O.Box3001,Macao,China;3.GraduateUniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China;4.SchoolofGeography,SouthChinaNormalUn
5、iversity,Guangzhou510631,China)Abstract:ThevegetationinformationofMacaowasquantificationallyextractedfromLandsatETM+dataof2003byusinglinearspectralun-mixingapproach(LSMM).Atthesametime,theNormalizedDifferenceVegetationIndex(NDVI)imageand“greenness”image(KT2),whichalsoobtainedbasedonth
6、eETM+image(2003)ofMacao,wereusedastwoimportantcomparisonindexestoevaluatetheextractedvegetationinformationbyLSMM.Theresultshowsthatthethreeimageshavehighcorrelation.Atthesametime,thevegetation收稿日期:2006-10-26基金项目:广东省科技攻关资助项目(2005B30801007,2004A30401001);广东省自然科学基金资助项目(04002143)作者简介:邹蒲(1
7、982-),男,湖南娄底人,中国科学院广州地球化学研究所2004级硕士研究生,Email:zoup825@sina.com.132华南师范大学学报(自然科学版)2007年222areasextractedbyLSMM,NDVIandKT2are4.19km,8.26kmand8.68kmrespec22tively.TheareasbyLSMMareclosertotheactualvegetableareas(5.79km).There2sultsshowthatthelinearspectralun-mixingapproachisnotonlyaneffic
8、ientw