【摘 要】
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主要讨论基于NOAA AVHRR数据生成的NDVI时间序列数据与其他来源的地理数据结合进行中国森林细分类和制图的研究。首先利用ISODATA聚类方法对由NDVI时间序列数据派生的NDVI矩
【机 构】
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中国土地勘测规划院国土资源部土地利用重点实验室,中国测绘科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40271007,40201004);“科技部科研院所社会公益研究专项”(2003DIA6N015、2004DIB3J107)资助
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主要讨论基于NOAA AVHRR数据生成的NDVI时间序列数据与其他来源的地理数据结合进行中国森林细分类和制图的研究。首先利用ISODATA聚类方法对由NDVI时间序列数据派生的NDVI矩阵变量因子进行土地覆盖类型的分类,然后利用已有的植被类型图、TM影像以及地面样点数据作为参考依据,进行类合并,获得中国森林边界。然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合部分地理数据和地面样点调查数据,利用神经元网络方法进行中国森林分类,并依据种属和物候学特征、中国气候区划图以及国家植被分类二、三级分类系统,进行重新归类,得到最后的1 km中国森林分类图。分类结果表明,所用方法能够更加细致地划分森林类型,并且能保留一个相对较高的分类精度。
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