《表1 多源遥感影像数据》

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《基于CA-Markov模型的长吉示范区土地利用格局多情景预测研究》

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本研究以资源三号高分辨率遥感影像（ZY-3，2015年）、Landsat TM遥感影像（2010年，2000年，1990年）作为主要的数据源，详细信息见表1。利用ENVI软件，对遥感影像进行去条带、辐射定标、大气校正（基于6S模型）等数据预处理，以研究区1︰100 000地形图为底图，采用二次多项式法对遥感影像进行几何精校正（校正误差控制在0.5个像元以内）。参考国际IGBP的土地覆被分类系统并结合研究区实际情况，建立长吉示范区土地利用分类系统，包括7种类型:林地、湿地、水体、水田、旱田、建设用地和未利用地。由于旱地和水田的适宜性评价指标存在差异，尤其是水体转化为水田的概率远高于转化为旱地的概率，因此将一级分类中的耕地细化为旱地和水田。本研究采用面向对象的遥感影像分类软件e Cognition作为分类平台，以多尺度分割得到的影像对象为基础，运用分层分类、逐级掩膜，成员函数法和最邻近距离法相结合的方法对遥感影像进行分类[18]，获得不同时期的、较高精度的土地利用空间分布数据。土地利用信息提取结果利用如图2所示的783个野外验证点和谷歌高空间分辨率遥感影像的反复修改和验证，最终获得长吉示范区1990年、2000年、2010年和2015年土地利用空间数据。长吉示范区精度验证结果表明，1990年、2000年和2010年各类型的土地利用数据解译精度均超过88%，2015年土地利用数据解译精度最高，各类型精度约超过92%。