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融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类被引量：1: 2016年; 传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果。在Quick Bird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0%和86.7%。; 李胜李亮甘泉薛鹏应国伟; 关键词：主成分分析法直方图

多云雾地区高时空分辨率植被覆盖度构建方法研究被引量：1: 2016年; 针对多云雾地区高时空分辨率数据缺乏现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,通过时空适应反射率融合模型(STARFM)有效地将TM的较高空间分辨率与MODIS的高时间分辨率融合在一起,构建了研究区植被生长峰值阶段的NDVI数据;然后,以植被生长峰值阶段的NDVI为输入,基于地表覆被类型,综合应用等密度和非密度亚像元模型对研究区的植被覆盖度进行估算。结果表明:(1)即使数据源存在大量的云雾,且存在一定的时相差异,研究区植被覆盖度的估算结果过渡自然,不存在明显的不接边效应;(2)以植被生长峰值阶段的NDVI数据为输入进行植被覆盖度估算,有效拉开了同一地表覆被类型不同覆盖度像元的NDVI梯度,提高了亚像元估算模型对输入数据的抗扰动性;(3)基于地表覆被类型,应用亚像元混合模型,能够提高植被覆盖度的估算精度。经野外实测数据验证,总体约85%的估算精度表明,针对高时空分辨率遥感数据缺乏的多云雾区域,本研究提出的方法能够实现区域尺度植被覆盖度数据的构建。; 陈阳范建容张云李胜甘泉应国伟曹伟超; 关键词：植被覆盖度

基于地理国情普查数据的泸州市空间扩展监测被引量：5: 2016年; 基于2014年地理国情普查数据和历史遥感影像,对2010~2014年泸州城市空间扩展进行监测与分析。结果表明,泸州市中心城区由2010年的68.86 km2扩展到2014年的88.51 km2,年均扩展速度为7.31%;中心城区几何重心整体约向北偏西移动0.24 km,扩展模式总体上属于填充型,土地来源以人工堆掘地为主;中心城区紧凑度相对提高约20%,城市几何形状越来越规整;城市用地增长弹性系数为1.16、人口-城市扩展指数为1.31,表明中心城区土地城镇化快于人口城镇化。泸州市在今后的城镇化过程中,应加强空间管制、促进土地集约利用。; 李建勇陈阳李胜甘泉应国伟; 关键词：城市空间扩展中心城区

基于地理国情普查数据的泸州市地表覆盖变化监测被引量：5: 2016年; 本文基于地理国情普查数据与多时相遥感影像,对泸州市2010-2014年地表覆盖变化进行监测。结合《四川省主体功能区规划》与《成渝经济区区域规划》,分析了泸州市地表覆盖构成与转移、变化动态度、可利用土地资源与潜在退耕地。监测分析结论能为泸州市加强空间管理、促进土地资源集约利用、指导生态文明建设等提供决策信息支撑。; 陈阳甘泉张云李胜应国伟李建勇; 关键词：地表覆盖

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