【摘 要】
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喀斯特石漠化遥感监测传统上主要依赖于监督分类、非监督分类、决策树分类等基于混合像元的分类方法,由于像元通常是地表物质的混合表现,容易产生错分类、误分类等问题,效率低下.文章将应用线性光谱混合模型应用于喀斯特石漠化地区多光谱遥感监测中,选取清镇市红枫湖示范区为研究区,在两期多光谱影像中选取水体、植被、土壤三种地物的"端元",得到三种地物的丰度图,结合喀斯特石漠化等级划分指标体系与相关参数,分析相应的
【机 构】
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贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,5500010 贵州省科技风险投资管理中心,550002
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喀斯特石漠化遥感监测传统上主要依赖于监督分类、非监督分类、决策树分类等基于混合像元的分类方法,由于像元通常是地表物质的混合表现,容易产生错分类、误分类等问题,效率低下.文章将应用线性光谱混合模型应用于喀斯特石漠化地区多光谱遥感监测中,选取清镇市红枫湖示范区为研究区,在两期多光谱影像中选取水体、植被、土壤三种地物的"端元",得到三种地物的丰度图,结合喀斯特石漠化等级划分指标体系与相关参数,分析相应的石漠化发展变化.研究表明,植被丰度均值可以用来直接判定石漠化发生程度的典型指标,利用丰度图像对石漠化等级面积进行估算,经过验证其变化量可以用来作为评价综合防治效果监测的理论基础及生态修复效益评价依据.
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