摘要：以毛乌素沙地典型地区为例,以cbers-2影像作为基本数据源,分别使用光谱知识法和波谱角分类法对研究区流动沙地、半固定沙地、固定沙地和沙化耕地进行信息提取,探索和比较了两种不同方法针对不同沙化土地类型的分类模型和精度。结果表明,使用光谱知识法对各类型沙化土地分类总体精度为76.04%,使用SAM方法分类的总体精度为83.21%,说明对于cbers影像中的沙化土地而言,SAM方法能够较为快速准确地提取各类型沙化土地信息。

摘要：以毛乌素沙地典型地区为例,以cbers-2、Landsat 5 TM、SPOT5及TM与SPOT5融合影像作为基本数据源,使用波谱角分类法对该区流动沙地、半固定沙地、固定沙地和沙化耕地进行信息提取,探索和比较该方法针对不同传感器遥感影像的沙化信息提取精度。对本研究区,不同传感器影像的沙化信息提取精度均在80%以上,其中融合影像的沙化信息提取精度最高为90.13%,SPOT5次之,而cbers-2和TM对不同类型的沙化信息提取各有优势,但cbers-2信息提取的精度要高于TM。这说明使用波谱角分类法提取的结果精度与影像空间分辨率有正相关关系,即空间分辨率越高,沙化信息的提取精度也越高。