简介：以三江平原为研究区,利用多时相的中分辨率成像光谱仪（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer,MODIS）影像数据,采用一种基于归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI）时间序列的监督分类方法获取了研究区湿地植被的分布数据.监督分类以NDVI时间序列的波形所反映出的植被物候特征作为分类器,将离散的傅立叶变换应用于NDVI时间序列以减少高频噪声对分类的影响,并运用傅立叶变换后波形幅度和相位的相似性来确定像素的归属类别.根据研究区植被的物候特征的差异,区分出7种地表（沼泽、沼泽化草甸、滩地、水田、旱地、灌木和林地）的植被类型,得到三江平原2005年湿地植被的分布数据.该方法的总体分类精度达到79.67%,Kappa系数为0.7525.研究表明,基于MODIS多时相NDVI数据,采用基于傅立叶组分的相似度分类方法可以客观、经济、快速的提取湿地植被分布数据.
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