多源地学信息在土地荒漠化遥感分类中的应用研究

摘要：

土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果.荒漠化土地分类是土地荒漠化研究中至关重要的一个环节,由于地形粗糙度和植被覆盖率对土地荒漠化具有重要的影响,但遥感图象很难对地表地形粗糙度进行定量描述,因此引入了数字高程模型(DEM)对研究区地形粗糙度进行表达和采用植被指数(NDVI)对地面植被覆盖率进行描述,并对由DEM生成的地面坡度(sLOPE)图象、植被指数图象与原始遥感图象进行了信息融合,从而大大丰富了遥感图象的荒漠化信息.通过对融合图象的n-维散度分析,不同类型、不同程度的土地荒漠化样本的分离度大幅度提高.分类结果也证明,信息融合可大大提高分类精度.

关键词：NDVI DEM、融合、分类、土地荒漠化

所属期刊栏目：7

分类号：TP79:S157;TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金49871069;辽宁省自然科学基金

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：740-743