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35
将1-7波段合成一个文件
点击， 调整文 件顺序
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36
将1-7波段合成一个文件的结果
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37
查看1-7波段合成的图像的信息
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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
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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。
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6
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）
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7
非监督分类与监督分类的过程比较
监督分类
非监督分类
TERRA/MODIS
0.459-0.479um,500m
0.545-0.565um,500m
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
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
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3
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。
选择训练样本
初步分类
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
分类合并 分类后处理 统计分析、输出结果
统计分析、输出结果
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8
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
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9
监督、非监督分类处理过程：
进行编辑
改变颜色
改变名称
注：最大似然分类法与最小距离分类法要求最少有两类
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监督分类：制作模板
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评价分类模板
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46
评价分类模板
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评价分类模板
调整旋转速度
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依次点击7 个波段
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评价分类模板
显示坐标轴
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49
监督分类
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监督分类
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监督分类结果
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监督分类的后处理
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监督分类的后处理
小于3个像 元的被聚类
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54
监督分类的后处理
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55
非监督分类
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56
非监督分类
可调整
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非监督分类的结果
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非监督分类的后处理
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59
非监督分类的后处理
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60
非监督分类的后处理
点击
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非监督分类的后处理结果
水体合并 成一类
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将分类的结果转成矢量的格式
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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
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打开图像(500m)
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11
打开图像(500m)
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12
打开图像(500m)
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13
Bow-tie 图像的特点
双线条
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14
Bow-tie 处理(500m)
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15
Bow-tie 处理(500m)
63
将分类的结果转成矢量的格式
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将分类的结果转成矢量的格式
所有的分 类结果放 在一层
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查询矢量数据的属性表
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66
矢量数据的属性表
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67
将矢量数据存成ASCII
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4
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)
• 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）
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5
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/AVHБайду номын сангаасR
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16
Bow-tie 处理(500m)
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17
Bow-tie 处理结果(500m)
250m图像的Bowtie处理过程与500m的类似。
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18
地理参考
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19
地理参考（250m)
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20
地理参考（250m)
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21
地理参考（250m)
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22
地理参考（250m)
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23
地理参考（250m)
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24
地理参考（500m)
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25
地理参考（500m)
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26
地理参考（500m)
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27
地理参考结果（500m)
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28
重采样（500m)
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29
重采样（500m)
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30
重采样（500m)
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更改 进行 选择
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重采样结果（500m)
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32
将1-7波段合成一个文件
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33
将1-7波段合成一个文件
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34
将1-7波段合成一个文件
0.63-0.69um,30m 0.76-0.90um,30m
短波红外 热红外
3.55-3.93um,1km
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土地覆盖分类方法
报告人: 宋冬梅 博士
全球变化信息研究中心
中国科学院地理科学与资源研究所
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1
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
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2
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
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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）
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监督分类：制作模板
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监督分类：制作模板
点击，在zoom框 里制作Region
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监督分类：制作模板
新加类型