【摘 要】
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从TM遥感影像提取针叶林、阔叶林和低矮植被的丰度信息,对森林资源调查和生态建设具有重要意义。为改善线性混合像元分解的精度,除了经过FLAASH大气校正、MNF变换、PPI计算和
【机 构】
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江西师范大学地理与环境学院,鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室
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从TM遥感影像提取针叶林、阔叶林和低矮植被的丰度信息,对森林资源调查和生态建设具有重要意义。为改善线性混合像元分解的精度,除了经过FLAASH大气校正、MNF变换、PPI计算和人-机交互可视化端元选择等一般步骤外,尝试增加了地形校正并修复辐射极值、NDVI阈值法掩膜处理和反射率归一化处理3个环节。与此同时,进行了相似线性分解的简单实验,结果表明：增加了这3个处理环节可以改善线性分解的精度,RMS分量图显示均方根误差图的平均值由0.009 46降到0.004 91,均方根误差小于0.007 75的像元数占误
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