基于CBERS-02B星CCD数据的植被类型分布图制图研究

基于CBERS-02B星CCD数据的植被类型分布图制图研究基于CBERS-02B星CCD数据的植被类型分布图制图讨论

基于CBERS-02B星CCD数据的植被类型分布图制图讨论

体见表2。

通过对专题图供应的信息和目视判读结果进行比较发觉，当植被拼块的面积小于4000m2时，遥感图像上就很难将它与其背景区分开，很简单导致错分和漏分。而且，对于面积较小的植被拼块，由于图像的栅格相对较大，反映的地物不精细，边界很难确定，与其四周地物形成的混合像元与纯像元的差异较大，所以分类结果精度较低。经分析，错分的部分主要是相互间光谱特征相近的经济林和阔叶林、农作物和灌草丛等与其他地物相互混合像元，漏分的部分主要是滩涂和新近开发区域。

3.论与争论

(1)借助cbers-02b星ccd多光谱影像，采纳非监督分类和目视解疑相结合的方法，操作比较简洁、应用比较便利。没有必要像监督分类那样选择训练样本，能够对讨论区植被类型分布状况进行比较精确     的判读，借助gis分析软件，可定量计算相关数据，从而为建设项目生态环评供应技术支撑。

(2)利用cbers-02bccd图像提取地表植被信息，对面积大于1hm2的拼块分类效果较好，当面积小于1hm2时，受图像的辨别率限制，其边界很难精细地反映出来，所以分类效果较差。而对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图制图来说，小于1hm2的图斑达不到上图的最小面积。所以猎取地表植被信息的用户精度和制图精度要分别高于81.4％和77.9％，因此，对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图，要求猎取植被信息的精度较高时才能能够满意制图要求。

(3)cbers-02b星ccd二级产品数据虽经过辐射校正和系统的几何校正，但是其坐标信息不精确     ，须重新加以几何精校正；此外，cbres-02b星的band5与其他4个波段存在比较大的偏移量，要与其他波段进行配准后才能使用。中巴资源卫星数据还存在噪声、条纹现象和肯定的不稳定性，在肯定程度上影响了图像的辨别率和清楚度及判读结果。

2.结果分析

2.1信息提取

在野外实地踏勘和卫片解译的基础上，结合生态评价区地表植被掩盖现状和植被立地状况，依据植物群落的特征，参照吴征镒教授《中国植被》对植被类型的分类系统，将讨论区植被划分为针叶林、阔叶林(含针阔混交林、杂木林)、灌丛和灌草丛、经济林、农作物等六种主要类型，同时考虑水域水生藻类所具有的实际生产力量，详细见表1。

2.2精度分析

根据专题图中植被类型面积的级别进行分级，与分类结果进行比较，检查错分和漏分状况。依据制图规范，在纸质地图上的最小图斑为2mm×2mm，所以在1:5万、1:1037、1:25万地图中最小图斑代表的面积分别为1hm2、4hm2、25hm2。

本次讨论对植被类型面积分级根据小于1hm2，1～4hm2，4～25hm2，大于25hm2等4个级别，以检验对不同比例尺地图中的植被类型专题信息提取的精度各级别的分类结果精度，并依据各级别的面积比例确定整体分类精度。详细见表2。

通过对专题图供应的信息和目视判读结果进行比较发觉，当植被拼块的面积小于4000m2时，遥感图像上就很难将它与其背景区分开，很简单导致错分和漏分。而且，对于面积较小的植被拼块，由于图像的栅格相对较大，反映的地物不精细，边界很难确定，与其四周地物形成的混合像元与纯像元的差异较大，所以分类结果精度较低。经分析，错分的部分主要是相互间光谱特征相近的经济林和阔叶林、农作物和灌草丛等与其他地物相互混合像元，漏分的部分主要是滩涂和新近开发区域。

3.论与争论

(1)借助cbers-02b星ccd多光谱影像，采纳非监督分类和目视解疑相结合的方法，操作比较简洁、应用比较便利。没有必要像监督分类那样选择训练样本，能够对讨论区植被类型分布状况进行比较精确     的判读，借助gis分析软件，可定量计算相关数据，从而为建设项目生态环评供应技术支撑。

(2)利用cbers-02bccd图像提取地表植被信息，对面积大于1hm2的拼块分类效果较好，当面积小于1hm2时，受图像的辨别率限制，其边界很难精细地反映出来，所以分类效果较差。而对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图制图来说，小于1hm2的图斑达不到上图的最小面积。所以猎取地表植被信息的用户精度和制图精度要分别高于81.4％和77.9％，因此，对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图，要求猎取植被信息的精度较高时才能能够满意制图要求。

(3)cbers-02b星ccd二级产品数据虽经过辐射校正和系统的几何校正，但是其坐标信息不精确     ，须重新加以几何精校正；此外，cbres-02b星的band5与其他4个波段存在比较大的偏移量，要与其他波段进行配准后才能使用。中巴资源卫星数据还存在噪声