基于时序植被指数纹理特征的多源数据植被分类研究

项目名称： 基于时序植被指数纹理特征的多源数据植被分类研究

项目编号： No.41371416

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 占玉林

作者单位： 中国科学院遥感与数字地球研究所

项目金额： 75万元

中文摘要： 植被指数时间序列在植被分类中发挥了重要作用，但面对光谱和时相特性均相近的植被分类效果不佳。随着遥感数据空间分辨率的提高，纹理特征逐步成为地表分类的重要参数之一，但利用多时相遥感数据构建纹理时间序列开展植被分类的研究却不多见。因此，本项目综合利用遥感数据光谱信息（植被指数）、空间信息（纹理）以及时相信息（时间序列），构建时序植被指数纹理特征，并结合时序植被指数特征开展植被分类研究。针对高空间分辨率数据时相的不足，利用低空间分辨率数据（MODIS）长时序的特点，研制时序遥感数据模拟算法，插补或延展高空间分辨率数据的时间序列，为高空间分辨率时序植被指数纹理的构建提供数据支撑。同时，在实验区尝试构建典型植被的时序植被指数特征库和时序植被指数纹理特征库，以特征库为植被特征样本，对植被指数时间序列和植被指数纹理时间序列进行分类，逐步实现高空间分辨率遥感数据的植被自动分类。

中文关键词： 植被分类；时间序列；植被物候；植被指数特征曲线；纹理

英文摘要： Vegetation index time series has played an important role on vegetation classification, but the classification performance is poor when the vegetation spectrum and phase characteristics are similar. With the improvement of the spatial resolution of the re

英文关键词： Vegetation classification；Time series；Vegetation phenology；Vegetation index feature curve；Texture