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如何利用遥感影像进行景观格局计算

走天涯徐小洋 走天涯徐小洋地理数据科学 2022-05-17
最近公众号中收到的关于景观格局计算的提问比较多,在这里用一个视频教程帮大家详细的解答一下。
归纳一下大体的流程:
1、遥感影像的收集与处理。常用的主要有Landsat和Sentinel-2,Landsat影像丰富,分辨率略低一些,可以用于长时间序列的景观格局变化分析。Sentinel-2为2015年发射,数据相对较少,时间短,但是空间分辨率和光谱分辨率较高,影像质量好。两种卫星定位精度都很高,一般不用几何校正,进行大气校正即可。具体的介绍如下
Sentinel-2数据简介与下载加工更新2019.6.16
SNAP批量处理Sentinel-2数据
ENVI中的Landsat8大气校正

2、遥感影像解译与分类,Sentinel-2影像分辨率较高,推荐采用易康面向对象分类,参考:
eCognition(易康)面向对象分类与分类结果处理
需要注意的是,上面教程中采用的是最临近法分类,最临近法分类最大的弊端就是分类速度过慢。我曾经尝试过最临近法对GF-2影像进行分类,运行了一个星期没出结果,最后电脑重启了,啥都没了。推荐大家使用易康中的支持向量机(SVM)或者决策树(CART)分类。由于时间有限,相关教程没有做出来,如果大家感兴趣的话我可以考虑推出相关教程。

3、景观指数计算:
Fragstats4.2景观参数计算与景观生态学意义



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