利用多信息源提高半干旱地区TM影像的森林类型制图精度:以北京西部山区为例
2017-07-15分类号：S771
【部门】中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室 中国国际工程咨询公司 河北省科学院地理科学研究所 水利部水土保持植物开发管理中心 国家林业局调查规划设计院
【摘要】以地处半干旱地区的北京西部山区为例,利用研究区森林类型的季相特征、已有的少部分林相图、Google Earth免费影像数据等信息选择不同坡向的相同森林类型做训练样本,通过加入其他辅助数据(海拔和坡向数据),来提高Landsat TM影像的森林类型分类精度,同时对比了基于像元和面向对象方法提取森林类型的效果。结果表明:1)就半干旱山区的森林类型划分来说,TM影像的TM4、TM5、TM4-TM2及辅助数据DEM和坡向可作为TM影像森林类型划分的最佳数据源。2)单独加入海拔信息,阔叶林的提取精度提高23%,针叶
【关键词】森林类型制图 Landsat TM 半干旱山区 DEM 坡向 面向对象分类
【基金】国家重点研发计划项目(2016YFC0503007,2016YFD0201206)
【所属期刊栏目】自然资源学报
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