基于NDWI-NDSI组合阈值法的布加岗日冰湖提取及其变化分析

自20世纪90年代以来,中国冰川在全球升温影响下处于全面加速退缩的态势。长时序的冰湖变化既能反映冰川演变过程,也可为冰湖灾害研究提供重要依据。本文提出一种基于NDWI-NDSI组合法提取冰湖的改进方法,有效增加了阈值分割法提取冰湖的适用范围,使冰湖的错分现象得到极大改善;并以1988年—2018年共16景Landsat影像为数据源,成功对布加岗日冰川的冰湖面积实施提取并对其做统计分析和时序研究。进而发现,该冰川出现冰湖数目增多(2个)、面积增大近一倍(从约2.7666 km2增加至约5.2308 km2)的现象,表明其在近30年间消融过快、退缩严重,并阐明温度变化为导致这一现象的主要因素,同时指出由冰川融水导致的部分冰湖诱发洪水、泥石流等次生灾害的可能性也极具增高。

长江上游MODIS影像的水体自动提取方法

利用MODIS资料,分析了长江上游不同水体及其它主要地物在1～7通道的光谱特征,分析发现,水体混合像元在可见光的光谱特征与山体的阴影、云的阴影、城镇等的光谱特征具有很好的相似性,仅采用近红外波段和红光波段的方法不能有效提取出研究区的水体.提出综合采用归一化差分水指数、积雪指数以及可见光、近红外多通道信息的方法,逐步提取出研究区的水体及混合水体像元.

基于MODIS影像多特征的CART决策树分类

以山东省为研究区域,利用2009年9月MODIS的8 d合成波段反射率产品MOD09,选择特征变量植被指数(NDVI、EVI)、NDWI、NDMI、NDSI及辅助信息DEM,通过选取其中的影像特征组合来确定分类方案,构建各波段组合的CART决策树,对MODIS影像进行分类,得到CART决策树的最优波段组合。结果表明,特征变量DEM、NDVI、EVI对分类结果贡献较大;将CART决策树的分类结果与其相对应的最大似然分类结果进行比较可知,基于影像多特征的CART决策树分类方法能明显提高分类精度。