遥感应用：绿洲快速提取的组合指数阈值法研究

"基于组合指数阈值法的绿洲快速提取研究" 这篇研究论文"基于组合指数阈值法的绿洲快速提取研究"由刘惠峰和颉耀文共同撰写，探讨了利用遥感技术，特别是TM影像，进行绿洲快速提取的方法。TM影像因其丰富的波段、连续的时间序列数据以及可免费获取的特性，在绿洲研究中被广泛应用。然而，传统的绿洲提取主要依赖于目视解译，这种方法工作量大，主观性强，且自动化程度低。 论文中提出了一种新的方法，将绿洲分为植被、建筑和水域三类，并运用归一化植被指数（NDVI）、改进型归一化水体指数（MNDWI）和建筑用地指数（IBI）这三种指数进行分析。通过试验，研究人员寻找最佳的阈值组合，利用ENVI软件的决策树模块实现绿洲的分层提取。在具体操作中，选取了一个400*400象元的2009年Landsat5影像试验区，对比不同指数阈值组合的效果，并用SPOT和TM影像的目视解译结果进行精度评估。 实验结果显示，当NDVI取0.23，MNDWI取-0.03，IBI取-1.75时，构建的混淆矩阵显示出最高的总体精度，达到了88.92%，卡帕系数为0.78。绿洲和裸地组成的混淆矩阵总体精度更是达到了93.8%，这表明这种组合阈值法能满足绿洲提取的高精度要求。 关键词涵盖了遥感应用、绿洲提取、指数阈值和决策树，表明该研究的重点在于利用遥感技术和特定的指数阈值组合，结合决策树算法，提升绿洲自动提取的效率和准确性。研究对于提升绿洲监测、土地利用分析以及环境保护等领域的工作具有重要意义。 中图分类号：P407.8，将该研究归类为遥感技术的范畴，强调了其在地理空间信息科学中的应用价值。文章英文标题"Fastextractionresearchaboutoasisbasedoncombinationindexthresholdmethod"进一步明确了研究目标，即通过组合指数阈值法实现绿洲的快速提取。 这项工作得到了国家自然科学基金和国家社科基金的支持，体现了其在学术研究中的重要地位。作者刘惠峰是一位专注于遥感应用研究的硕士，而通信联系人颉耀文则是一位从事地图学与环境遥感应用研究的教授，他们的专业背景为这项研究提供了坚实的基础。