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本发明公开了一种通过长时序卫星遥感提取常绿森林林分变化的方法，属于生态环境遥感技术领域。一种通过长时序卫星遥感提取常绿森林林分变化的方法，基于Landsat长时序遥感数据集，结合人工解译样本与随机森林算法，逐年提取研究区森林掩膜信息；根据森林掩膜信息，利用连续变化检测算法(CCD)和归一化植被指数(NDVI)，获取森林变化的干扰‑恢复特征曲线，识别异常光谱信号；基于干扰强度、恢复程度、干扰时间和持续时间等信息，定义林分提取规则，区分不同的林分变化类型，更加准确的掌握常绿森林的生长变化动态，有助于资源环境脆弱区的生态工程效应评估，为合理开展森林管理、水土流失治理和增加森林碳汇提供科学指导。

本发明属于遥感影像分类领域，具体涉及一种基于陆地卫星遥感影像数据源的地物信息提取方法，根据目标区域内地物特征以及数据可获取性获取适宜时相的相应传感器的陆地卫星遥感影像数据；应用全色波段数据融合多光谱数据，再根据目标地物与其它地物的差异性，选取合适的目标地物提取特征指标，并应用15米和30米多光谱遥感影像数据构建多尺度表达；基于多尺度目标地物遥感提取特征指标遥感数据，结合非监督分类方法，逐尺度提取目标地物信息。本发明应用多尺度和非监督分类技术提取地物信息具有精度高、流程简单、人为干扰少、自动化程度以及构建的多尺度数据具有同源性等特点。

本发明提供了一种基于卫星遥感数据的冰川量检测方法，包括以下步骤：（1）从高光谱遥感卫星获取冰川光谱数据进行预处理；（2）采用主成分分析法筛选出前4个主分量信息；（3）对比冰川光谱数据，其中位置变化频繁的一种，将其确定为云；（4）图像拟合，若干层光谱图像中，无云区域和有云区域叠加的位置以无云区域的显示为准，将云遮挡的影响减至最小；（5）若经过步骤（4）处理后的光谱数据中，云光谱消失，则完成云的筛除任务；若经过步骤（4）处理后的光谱数据中，云光谱显著减小但未消失，标记其坐标区域，然后沿该相近一段时间向前向后通过目视解译方法找到标记区域无云遮挡的光谱图像，再拟合，完成云的筛除任务。