基于研究区2001年Landsat 7 ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综合应用非监督分类、植被指数与波段比值指数聚类、监督分类以及类型叠加与图像整合等方法,进行绿洲景观生态类型的遥感解译与分类,生成研究区2001年的景观生态类型图.为尽可能利用到遥感影像的所有原始数据信息,论文选取5种植被指数(NDVI、DVI、RVI、IPVI、SAVI)和9种波段比值指数(Index1-Index9)参与到遥感影像的解译与分类当中,结果表明:NDVI、DVI、IPVI、SAVI、RVI、Index5、Index6具有较大的相似性,能够明显地将具有植被信息的类别分离出来,利于划分具有植被信息的景观类型;Index1-Index4具有较好的类别空间分离性,利于不同类别间的聚类与区分;而Index7-Index9的类别分离性则较差,不利于类别聚类与划分.因此,在实际的应用中,选取多项植被指数参与景观分类,不仅能够发现新的信息,而且也会明显提高景观生态类型、尤其是干旱区绿洲景观生态类型的遥感解译与分类能力.
景观生态类型 植被指数 遥感解译与分类 额济纳天然绿洲