MODIS土地覆盖分类方法精品PPT课件

地理参考（250m)
地理参考（250m)
地理参考（250m)
地理参考（500m)
地理参考（500m)
地理参考（500m)
地理参考结果（500m)
重采样（500m)
重采样（500m)
重采样（500m)
更改 进行 选择
重采样结果（500m)
将1-7波段合成一个文件
将1-7波段合成一个文件
将1-7波段合成一个文件
将1-7波段合成一个文件
点击， 调整文 件顺序
将1-7波段合成一个文件的结果
查看1-7波段合成的图像的信息
监督分类-制作模板
•监督分类中模板(ROI)记录了各种土地 覆盖类型的光谱特征，是决定监督分类 准确性的关键步骤。 •因此，模板的确定要有科学依据，并要 进行评价
打开图像(500m)
Bow-tie 图像的特点
双线条
Bow-tie 处理(500m)
Bow-tie 处理(500m)
Bow-tie 处理(500m)
Bow-tie 处理结果(500m)
250m图像的Bowtie处理过程与500m的类似。
地理参考
地理参考（250m)
地理参考（250m)
非监督分类与监督分类的方法比较
优点 缺点
适用范围
监督分类 精度高 工作量大 有先验知识 非监督分类 精度低 工作量小 没有先验知识
监督、非监督分类处理过程：
分类前处理：bow-tie，投影转换，重采样 分类过程：监督分类，非监督分类 分类后处理：去除细小多边形、合并类型
打开图像(500m)
打开图像(500m)
• 7个波段的特点(结合了TM数据与 NOVA-HAVRR数据的特点)
• 优于NOVA-HAVRR（空间分辨率）
MODIS 、 AVHRR和 TM数据的波段分布以及空间分辨率
波段
蓝
绿
红 近红外
NOAA/AVHRR
TERRA/MODIS
0.459-0.479um,500m
0.545-0.565um,500m
遥感影像分类的方法
计算机分类：监督分类 非监督分类
非计算机分类的方法：目视解译（工 作量很大，缺少科学依据，随意性强）
非监督分类与监督分类的过程比较
监督分类
非监督分类
选择训练样本
初步源自文库类
确定分类模板
专题判断
no
初步分类
检验分类结果
yes
分类后处理
统计分析、输出结果
分类合并 分类后处理 统计分析、输出结果
0.58-0.68um,1km 0.72-1.0um,1km
0.620-0.670um,250m 0.841-0.876um,250m
Landsat/TM
0.45-0.52um,30m
0.52-0.60um,30m
0.63-0.69um,30m 0.76-0.90um,30m
短波红外 热红外
3.55-3.93um,1km
可调整
非监督分类的结果
非监督分类的后处理
非监督分类的后处理
非监督分类的后处理
点击
非监督分类的后处理结果
水体合并 成一类
将分类的结果转成矢量的格式
将分类的结果转成矢量的格式
将分类的结果转成矢量的格式
所有的分 类结果放 在一层
查询矢量数据的属性表
矢量数据的属性表
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
选择模板的科学依据:
• 经验认识（熟悉当地的情况） • 图件（大比例尺图） • GPS（野外调查） • 光谱特征（NDVI,EVI,NDSI） • DEM（植物地理分布规律）
监督分类：制作模板
监督分类：制作模板
点击，在zoom 框里制作Region
监督分类：制作模板
新加类型
进行编辑
改变颜色
改变名称
10.3-11.3um,1km; 11.5-12.5um,1km
1.230-1.250um,500m; 1.625-1.628um,500m; 2.105-2.135um,500m
1.55-1.75um,30m; 2.08-2.35um,30m
MODIS具有与NOAA相同的时间分辨率，同时又提高了空间分辨率， 与AVHRR、TM等常用数据相比，其波段优点见上表。
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
It'S An Honor To Walk With You All The Way
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
MODIS土地覆盖分类方法
报告人: 全球变化信息研究中心
MODIS土地覆盖遥感分类
• 土地覆盖遥感分类的意义 •土地覆盖计算机遥感分类的方法
小比例尺土地覆盖分类的意义：
1土地覆盖分类是生态环境变化监测的基础 2土地覆盖分类可以更好地表现土地的宏观
分异规律 3为其它科学研究如海洋遥感提供研究的空
间边界 4为大气遥感提供下垫面情况
土地覆盖遥感分类的定义：
遥感影像分类是影像分析的一个重要内容， 它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间 信息和光谱信息进行分析，选择特征，并将特 征空间划分为互不重叠的子空间，然后将影像 中各个像元划归到子空间去。
MODIS数据的特点及土 地覆盖遥感制图的优点
• 时间分辨率高(NDVI,EVI,NDSI)
注：最大似然分类法与最小距离分类法要求最少有两类
监督分类：制作模板
评价分类模板
评价分类模板
评价分类模板
调整旋转速度
依次点击7 个波段
评价分类模板
显示坐标轴
监督分类
监督分类
监督分类结果
监督分类的后处理
监督分类的后处理
小于3个像 元的被聚类
监督分类的后处理
非监督分类
非监督分类