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数字高程模型[M]. 武汉测绘科技大学出版社 , 李志林,朱庆著, 2000
多源地学信息在土地荒漠化遥感分类中的应用研究
被引：26
作者：
杜明义
武文波
郭达志
机构：
[1] 中国矿业大学资源系,辽宁工程技术大学测量工程系,中国矿业大学资源系北京,辽宁工程技术大学测量工程系,阜新,阜新,北京
来源：
关键词：
NDVI;
DEM;
融合;
分类;
土地荒漠化;
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：
土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一 ,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果 .荒漠化土地分类是土地荒漠化研究中至关重要的一个环节 ,由于地形粗糙度和植被覆盖率对土地荒漠化具有重要的影响 ,但遥感图象很难对地表地形粗糙度进行定量描述 ,因此引入了数字高程模型(DEM)对研究区地形粗糙度进行表达和采用植被指数 (NDVI)对地面植被覆盖率进行描述 ,并对由DEM生成的地面坡度 (SLOPE)图象、植被指数图象与原始遥感图象进行了信息融合 ,从而大大丰富了遥感图象的荒漠化信息 .通过对融合图象的n 维散度分析 ,不同类型、不同程度的土地荒漠化样本的分离度大幅度提高 .分类结果也证明 ,信息融合可大大提高分类精度 .
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