论文总字数：11686字

摘 要

以第二次全国土壤普查数据库的为辅助数据，选用MODIS数据与DEM数据提取分类特征，生成特征数据集，采用最大似然监督分类方法，对宁夏回族自治区的土壤进行分类研究。研究中使用了MODIS数据产品中的地表反射率MOD09A1进行计算，应用遥感专业软件ENVI进行图像处理，在此基础上提取了水体指数、纹理特征等多种图像特征，并结合坡度、坡向等地形参数，探讨了基于MODIS数据的宁夏回族自治区的遥感土壤分类的可行性。最后利用混淆矩阵进行检验，总体精度达到了78%，符合分类的精度要求。

关键词：MODIS；土壤分类；遥感

Remote sensing classification of regional soil based on MODIS

-- take Ningxia autonomous region as an example

Abstract

With the second national soil census database as the auxiliary data, MODIS data and DEM data were selected to extract the classification features and generate the characteristic data set. The maximum likelihood supervised classification method was adopted to conduct the soil classification research in Ningxia hui autonomous region.Using MODIS data in the study of the product of the surface reflectivity MOD09A1 calculation, application of remote sensing image processing software ENVI, water body were extracted on the basis of the index, the texture characteristics and so on a variety of image features, and combining the terrain parameters such as slope, slope direction was discussed based on the MODIS data of remote sensing of soil classification feasibility of Ningxia hui autonomous region.Finally, by using the obfuscation matrix, the overall accuracy is 78%, which meets the accuracy requirement of classification.

Key words: MODIS; Soil classification; Remote sensing

目 录

1引言 1

2数据来源及研究方法 1

2.1研究区概况 1

2.2数据来源 2

2.2.1遥感数据 2

2.2.2地形数据 3

2.2.3辅助数据 3

2.3工作流程及分类方法 4

3数据处理和可分离性分析 5

3.1数据预处理 5

3.2分类特征提取 5

3.2.1土壤亮度特征 5

3.2.2植被指数 6

3.2.3纹理特征 7

3.2.4归一化积雪指数(NDSI) 7

3.2.5湿度指数(NDMI)与水体指数(NDWI) 8

3.2.6地形参数 9

3.3特征数据集的建立 10

3.4样本采集与样本可分离性分析 10

3.4.1样本采集 11

3.4.2样本可分离性分析 11

4结果分析 13

4.1分类及精度评价 13

4.2 误差分析 14

结语 14

参考文献 14

1引言

在对土壤进行分类的研究中,遥感技术被国内外学者广泛运用。究其原因，遥感以其不受地形阻隔的限制，在短时间内对同一地区可以进行重复探测的优点，得到了众多学者的青睐，利用遥感技术进行土壤的分类，可以很大的节省人力、财力，且得到的结果精度较高。因此遥感技术取代了常规的调查方法，成为土壤分类的方法之一。

近年来，国内外许多学者已经基于卫星数据与地形数据进行土壤资源调查和分类的研究。Burrogh^[1]利用热红外光谱技术进行土壤属性的估计研究，加强了近红外光谱和红外光谱分析技术在土壤属性方面的应用；李超^[2]等人以科尔沁左翼后旗为研究区域，利用多时相 Landsat8影像数据进行各种土壤类型的提取，为半干旱沙区土壤类型的划分提供了一种新的思路;亢庆^[3]人对新疆维吾尔自治区全境进行研究,利用MODIS遥感数据和地形数据进行特征数据的提取,采用最大似然分类的方法,探讨了遥感技术在新疆等常规调查比较困难的地区的土壤分类情况。这些研究以不同数据源，对不同地区进行研究，分析了遥感技术在各种不同情况下对土壤分类的可行性，给广大研究学者提供了不同的研究思路，为今后遥感土壤分类的持续开展奠定了基础。

本文对土壤类型较为复杂的宁夏回族自治区进行研究，选用MODIS卫星数据和DEM地形数据，综合分析了植被指数、水体指数、土壤亮度等特征数据，并结合高程、坡度等地形参数，建立了适合宁夏回族自治区的土壤遥感分类方法，并对分类结果进行检验，探讨了遥感技术在宁夏土壤分类中的可行性，以期为研究区域的土壤调查和分类提供新的方法。

2数据来源及研究方法

2.1研究区概况

宁夏回族自治区位于我国西北，疆域轮廓南北长，东西窄，总面积约6.6万平方千米。该地区属典型的大陆性半湿润半干旱气候，每年6-9月降水较多，降水量总体分布为南多北少，年降水量在300-400毫米，南部部分地区蒸发量却在1000毫米以上，常年干旱。从地貌类型上来看，宁夏主要以黄土地貌、干旱地貌和风蚀地貌为主，属于内蒙古高原的一部分，境内多丘陵，山地，台地，平原只占总面积的四分之一左右。

地势由南向北逐渐倾斜，南部和中部地区为丘陵地带，地势高，海拔较高，北部为平原地区，地势低，也是人口密集居住区。由于地处干旱半干旱地区，宁夏漠土、盐碱土和干旱土面积较大，水成土面积较小。

2.2数据来源

2.2.1遥感数据

在利用ENVI进行土壤分类前，首先选择传感器数据。这里所选用的是2013年5月25日的MOD09A1产品，该数据下载于中国科学院计算机网络信息中心地理数据云（http://www.gscloud.cn）。MOD09A1属MODIS的3级产品，是全球500m地表反射率8d合成得到的数据，该数据已经经过大气校正等处理，可以用来进行集中的科学研究。

如图1所示，展现出的是经过裁剪以后的MODIS数据的7个波段。

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