利用logistic模型对MODIS数据进行湿地提取

被引：7

作者：

刘宏娟 ^{[1
]}

胡远满 ^{[1
]}

布仁仓 ^{[1
]}

周昊 ^{[2
]}

冷文芳 ^{[1
]}

吕久俊 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院沈阳应用生态研究所

[2] 沈阳农业大学林学院

来源：

辽宁工程技术大学学报 | 2007年 / 05期

关键词：

logistic模型; MODIS; 湿地; 遥感分类; 地形因子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 1404 ;

摘要：

MODIS是近年来较常用于宏观土地利用/土地覆盖的一种遥感数据来源。为了克服MODIS空间分辨率的限制,在建立提取模型的时候使用了多期遥感数据,并且加入了地形辅助数据。Logistic模型是一种非线性的回归分析模型,它通常是用于预测和判定未知单元的类别属性。先划出训练样区,计算出湿地分布与各因子之间的关系式,进而得到湿地分布概率图,选取一定的阈值(0.5),最终提取出湿地。研究结果显示,Logistic模型用于遥感分类,分类精度高于最大似然法。另外,加入了地形因子(dem,slope,tpi)后,分类精度得到明显的提高。

引用

页码：791 / 794

页数：4

共 13 条

[1] 露天煤矿区草地荒漠化的遥感分析 [J].