基于遥感和gis的土地利用分类方法及其在土地退化程度分析中的应用——以陕西横山雷龙湾地区为例

基于陕西省横山县雷龙湾地区的遥感etm+影像，分别采用最大似然法和光谱角制图分类（sam）方法进行了该区的土地利用类型分类。其中，光谱角制图分类利用最小噪声分离（mnf）及像元纯净指数（ppi）方法提取研究区的地类终端端元，在此基础上绘制土地利用类型图。最大似然法对水体及耕地的分类精度较高，而其它地类精度稍差，沙地有较大漏分；而基于像元纯净指数的光谱角制图法分类对沙地、水体分类效果较好，对建筑用地和非建筑用地区分度较高，但林地和草地有一定混分。根据研究区反照率影像、ndvi以及湿度图像构造了一个土地退化程度指数模型，并选择一定的系数对研究区的土地退化程度进行了分类，利用gis软件成图输出。利用光谱角制图分类的纯净像元样本进行比较分析，发现土地退化程度指数与土地利用的相关性较强，表明该方法可以较好地反映当地的土地退化程度情况。