利用logistic模型对MODIS数据进行湿地提取

MODIS是近年来较常用于宏观土地利用/土地覆盖的一种遥感数据来源。为了克服MODIS空间分辨率的限制,在建立提取模型的时候使用了多期遥感数据,并且加入了地形辅助数据。Logistic模型是一种非线性的回归分析模型,它通常是用于预测和判定未知单元的类别属性。先划出训练样区,计算出湿地分布与各因子之间的关系式,进而得到湿地分布概率图,选取一定的阈值(0.5),最终提取出湿地。研究结果显示,Logistic模型用于遥感分类,分类精度高于最大似然法。另外,加入了地形因子(dem,slope,tpi)后,分类精度得到明显的提高。