《表1 冰川提取规则集设置Tab.1 Rule set of the glacier extraction》

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《近25 a布喀达坂峰冰川变化与气候的响应》

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（1） 数据预处理:首先对Landsat ETM影像去条带处理和坐标系统归一化处理，然后对影像可见光波段进行全波段合成，以保留更多的地物波普信息。（2）影像分割:面向对象分类以影像对象为分类单元，运用模糊数学分类方法实现信息的自动提取[7]。本文选择四叉树分割和光谱差异分割，四叉树分割将影像以四叉树的形式分割成不同尺寸正方形对象，能够对冰川边界进行细分。光谱差异分割是一种优化算法，在四叉树分割基础上通过相邻分割对象的亮度差异基于给定的阈值进行合并，能够对分割的对象进行一定的改善。经过多次的尝试，四期影像分割尺度分别设置为50/30、50/30、20/10、5000/1000。（3）影像分类:冰川分类过程采用建立规则集方式，本文主要选择纹理特征中的灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix）、光谱信息中的波段比值、几何特征中的长宽比以及上下文关系等特征。波段比值阈值根据ROI（Region of Interest）像元统计方法确定，其阈值临界点分别为1.88、3.69、4.33、1.69。各期影像规则集设置见表1，最终分类结果见图2。