丁相元， 高志海， 孙斌， 吴俊君， 薛传平， 王燕

(1.中国林业科学研究院资源信息研究所，北京 100091； 2.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100101)

基于高分一号时间序列数据的沙化土地分类

丁相元1， 高志海1， 孙斌1， 吴俊君2， 薛传平1， 王燕1

(1.中国林业科学研究院资源信息研究所，北京 100091； 2.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100101)

以高分一号(GF-1) 16 m空间分辨率多光谱影像为数据源，对沙化土地类型的光谱特征以及其全年的NDVI变化特征进行了分析，发现时间序列数据变化信息可提高沙化土地类别之间的可分离度。对单一时相影像的分类结果和加入时间序列NDVI之后的分类结果进行了对比分析，结果表明，基于生长季单一时相原始影像的分类结果精度为73.34%，Kappa系数为0.7； 非生长季单一影像与NDVI时间序列数据的分类结果总体精度为81.44%，Kappa系数为0.77； 生长季单一时相影像并加入NDVI时间序列数据之后精度提高到了92.04%，Kappa系数达0.87，明显改善了对沙化土地类型的识别精度。表明单时相影像结合时间序列 NDVI数据在沙化土地分类识别中有巨大的应用潜力。

GF-1影像； 时间序列NDVI； 沙化土地； 应用潜力

0 引言

我国是受土地沙化危害最严重的国家之一，防沙治沙形势十分严峻。在干旱、半干旱及部分半湿润地区，由于不合理的人类活动与脆弱的生态环境相互作用，造成土地生产力下降、土地资源丧失、地表呈现类似沙漠景观的土地退化。自1994年起，我国已经完成了5期全国范围的荒漠化和沙化土地监测工作，每5 a一次。……