不同形态学剖面线遥感影像分类精度比较

针对不同形态学方法和结构元对于形态学剖面线遥感影像分类精度的影响存在较大差异,而国内外在这方面缺乏深入研究的不足,该文选取了武汉市两个实验区,构造了32个形态学剖面线,对研究区的QuickBird影像进行了分类。通过总体精度、Kappa系数和剖面线分类结果图,比较了不同形态学剖面线对于分类结果的影响。结果表明:在结构元形状相同的情况下,先开运算后闭运算和先闭运算后开运算在分类精度方面明显优于一般方法和其他两种形态学方法,能够比较清晰地提取出小斑块地物特征;当形态学方法为闭运算和开运算的时候,八边形结构元对应的结果精度最高;当形态学方法为先开运算后闭运算和先闭运算后开运算时,除了方形结构元,其他结构元得到结果精度都较高。     

基于亚分数混淆矩阵的中国典型区大尺度土地覆盖数据集评价

在中国东北、华北、华中、华南、西北、青藏、内蒙古7个自然地区分别选择典型区A、B、C、D、E、F、G,以Landsat TM/ETM+影像分类结果为参考数据,采用亚分数混淆矩阵对5种大尺度土地覆盖数据集的精度进行定量评价,为数据集的使用提供科学依据。亚分数混淆矩阵可避免参考数据与待评价数据尺度转换时引入的误差,能反映不同优势类比重情况下数据集的总体精度和分类方法误差。结果表明:GLC2000在全部典型区的总体精度最高,为65.64%;UMD总体精度最低,为43.06%。GLC2000在主要土地覆盖类型为林地和耕地以及草地区域具有较高的分类精度;UMD在各区域的分类精度均最低或较低。5种土地覆盖数据集对于城镇、其他的分类精度在各典型区均较低;对于草地和水体的分类精度则是在西北干旱区和青藏高原区的典型区较高。     

应用MODIS地表温度产品估计新疆典型区气温

根据遥感获取的地表温度估计气温在时空上的连续分布有重要意义。利用MODIS传感器反演的地表温度产品分别建立新疆克拉玛依气象站生长季节、非生长季节的地表温度和气温的线性回归模型以估计气温,并利用相同气象站不同时段、相同时段不同气象站的数据对该模型进行验证,最后得到新疆典型区内非生长季节的日最低、最高气温分布。结果表明:相对于MYD11A1产品,MOD11A1产品的地表温度数据能更好地估计气温;气温估计模型在生长季节效果欠佳,但在非生长季节结果较好,MOD11A1产品估计日最低气温的均方根误差和平均绝对误差分别为2.4℃~3.2℃、1.9℃~2.8℃,估计日最高气温的均方根误差和平均绝对误差分别为2.9℃~3.1℃、2.2℃~2.6℃,R2为0.91~0.96。