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《基于MODIS数据的北京市土地利用变化研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第25卷第2期山东建筑大学学报Vo1.25No.22010年4月JOURNALOFSHANDONGJIANZHUUNIVERSITYApr.2010文章编号:1673—7644(2010)02—0151—03基于MODIS数据的北京市土地利用变化研究贾伟洁,徐菲菲(山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266510)摘要:利用2000~2007年期间(2000,2001,2003,2005,2007年)的MODIS098d合成数据,对北京市范围内的土地利用类型进行了决策树分类,并利用分类结果对北京市土地利用变化趋势
2、进行了分析。通过构造归一化植被指数,波段比值来进行地物信息的提取,建立决策树分类模型进行北京市的土地利用信息分类。结果证明:所用方法对用于北京市的多时相MODIS数据的分类具有较高精度,分类结果分析对北京地区的土地变化研究有一定的指导作用。关键词:北京市;土地利用变化;MODIS09;决策树分类;归一化植被指数’中图分类号:TP79文献标识码:ALandusechangeresearchinBeijingcitybasedonMODIS.JIAWei-jie,XUFei-fei(SchoolofGeodesy&Geo
3、meties,ShandongUniversityofScienceTechnology,Qingdao266510,China)Abstract:Inthispaper,withthedatafromaperiodof8一dayMODIS09between2000—2007(2000,2001,2003,2005,2007),weprocessedecisiontreeclassificationtothelandusetypeofBeijingcity,andusetheresulttoanalyzethecha
4、ngetendency.Inourmethod.normalizeddifferencevegetationin.dex(NDVI)andsomebandsratioindexesareusedfordifferentlandusetypesextractioninBeijingarea.UtilizingspecialandspacialcharacteristicsofdifferentlandusetypesinMODISdata,webuildthedecisiontreemodelbysettingthet
5、hresholdsforlandcoverclassificationinBeijingarea.There—suitsuggeststhatourclassificationmethodissuitableformulti—temporalMODISdataclassificationwithhigherprecisionandtheresultanalysiscouldguidefuturelandusesituationresearch.Keywords:Beijingcity;landusechange;MO
6、DIS09;decisiontreeclassi6cati0n;NDV1展,合理估计城市发展带来的生态环境效应具有重0引言要的作用,并且对区域的可持续发展也极为重要。因为遥感技术具有宏观、综合、动态、快速的特点,因近二十年来,随着我国经济的高速发展,作为政此成为获取土地利用/覆盖变化信息的重要手段。治、文化、经济中心的北京市出现了以城市化为主要近年来发射的MODIS传感器由于其在空间分辨率、特征的土地利用/覆盖变化。土地利用的变化对生重访周期、以及光谱覆盖等方面的优势,在提取土地态平衡和自然环境带来了较大的影响,在一
7、定程度覆盖方面能够发挥重要作用。MODIS是TERRA和上制约了城市的发展,影响了城市人口生活的舒适AUQA卫星上携带的中分辨率成像光谱仪,运行周度。研究土地利用/覆盖变化的趋势,对评价城市发期为1~2d,每天两次经过北京市上空。包括36个收稿日期:2009一l1—27作者简介:贾伟洁(1985一),女,山东菏泽人,在读硕士,主要从事遥感科学技术与应用研究.E-mail:Sunleaver@gmail.corn山东建筑大学学报2010年覆盖可见光、近红外、远红外的波段。星下点空间分地物分为城市居民点、农村居民点、森林
8、、耕地、湖辨率为250m(2个波段)、500m(5个波段)和1000m泊、湿地六种类型。为了提高分类精度,选取以下分(29个波段)。应用MODIS数据可以准确快速获取类特征参与分类:大尺度范围的土地覆盖信息,进行土地利用类型的归一化植被指数:NDVI=(B2一B1)/(B2+B1);动态实时监测。在现有的遥感分类方法中,决策树波段比值B2/B1
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