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[期刊] 林业科学
[作者]
白黎娜 李增元 陈尔学 庞勇
利用ERS-1和ERS-2SAR串行轨道数据经干涉测量处理生成的干涉测量土地利用影像对森林识别方法进行初步研究。内容包括基于目标识别选择合成干涉测量土地利用影像处理方法、应用斜分类器(OC1 )生成分类决策树以及在自主开发的软件中调整分类决策树、对分类结果进行像元级别上的精度检验和误差分析等。结果表明 :ERS-1和ERS-2SAR串行轨道数据经干涉测量处理 ,利用其强度影像和相干影像可以合成多种干涉测量土地利用影像 ;其中最小值影像和标准差影像较之于其它强度影像和变化影像更有利于区分水体和森林 ;由于OC1生成决策树的算法决定了在分类处理中没有不可分类别的存在 ,所以在初期选择分类类别时 ,...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴梓尚 林辉 孙华 林欣
以4种MODIS时序数据为基础,以湖北省为研究区,开展区域森林类型快速提取的分类方法研究。将湖北省的森林植被划分为针叶林、阔叶林、混交林、竹林、灌木林和非林地6种地类,通过分析不同森林类型一年内的生长差异,根据各植被指数的均值建立了研究区各森林类型的分类参数,选取2010年MODIS数据产品NDVI第10期、NDVI第12期、NDVI第15期、EVI第10期、LAI第16期、LAI第17期数据,建立了针叶林、阔叶林、混交林、竹林、灌木林、非林地的决策树分类模型,并对研究区进行了分类。结果表明:植被指数均值
关键词：
遥感 影像 分类 决策树 MODIS
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
陈静秋 王莉 姜小三
以云贵高原典型区域贵州省赤水市及其邻近区域为研究区,以2010年9月该区域先进的陆地观测卫星(advanced land observing satellite,ALOS)多光谱影像为数据源,在充分分析和统计影像光谱特征的基础上,对比8种典型地物在NDVI(normalized difference vegetation index)、NDWI(normalized difference water index)、DEM(digital elevation model)3种数据及影像波段运算后特征值的数值差异,总结出区分8类典型地物的阈值,建立了以阈值为规则的决策树模型,进行土地利用分类。结果...
[期刊] 资源科学
[作者]
孙艳玲 杨小唤 王新生 陈建军
土地利用类型的识别是土地利用/土地覆盖研究中的重点内容,如何准确、快速的获得大尺度范围的土地覆盖信息进行土地变化的动态实时监测一直是关注的重点。本文针对MODIS数据多光谱的特点,以山东省为例,选取8月份8-day的一期MODIS09Q1、MODIS09A1产品及全年16-day的MODIS13Q1NDVI时间序列产品,通过分析各种土地利用类型的光谱间关系,同时选择NDVI、EVI、NDWI、NDMI、NDSI等分类指数,并构造新的波段B2/B1、B7/B6(B1、B2、B6、B7分别代表1波段、2波段、6波段、7波段),利用决策树分类法,进行土地利用分类试验。结果表明,仅利用MODIS数据自...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王怀警 谭炳香 房秀凤 李世明 李太兴
以吉林省白河林业局为中心研究区,利用星载高光谱Hyperion数据并结合其他辅助数据,综合利用影像光谱特征、纹理特征、地形特征、典型地类和主要森林类型外业调查样本数据,探究针对C5.0决策树算法的高光谱影像土地覆盖类型多层次信息提取与森林类型识别的有效方法。在分析典型地物光谱特征的基础上,优选8种纹理特征,引入主成分分量及与主要森林类型空间分布相关的敏感地形因子,采用分层分类的策略,根据光谱特征将地类划分层次,在层次间建立基于C5.0决策树算法的决策树模型,对研究区的地类进行细分。为便于对比,以相同的策略采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。最后,结合野外采集样本并参考高分辨率影像,采用分层随机抽样的独立检验样本对森林类型精细识别结果进行精度验证。结果表明:C5.0决策树算法可综合利用高光谱影像的光谱、纹理及其他辅助数据,自动寻找出区分各类别的最佳特征变量及分割阈值,运算速度快,占用内存较小且无需人为参与,其分类精度达到优势树种级别,总体分类精度达81.9%,Kappa系数0.709 8。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈利 林辉 孙华 严恩萍 王家均
以株洲市为研究对象,采用2009年10月TM遥感数据和地面固定样地点数据开展土地利用分类研究,提取分析各种地类在TM遥感影像上的光谱特征曲线和各地类的归一化植被指数及归一化差异水体指数,依据提取的光谱特征曲线及植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复分类试验,筛选出最优的决策树分类模型的阈值。结果表明:通过典型地物波谱分析以及实验,区分植被与非植被的归一化植被指数的阈值为0.3,即大于0.3为植被,反之则为非植被;区分水体与非水体的归一化差异水体指数的阈值为1.5,即大于1.5为水体,反之则为非水体;从分类结果来看,基于决策树模型分类的总体精度为87.21%,Kappa系数为0.850 ...
关键词：
森林信息 遥感信息 决策树分类 信息提取
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
黄初冬 邵芸 李静 柳晶辉 陈洁琼
城市森林已成为城市生态环境研究和城市规划的热点问题之一。介绍了一种运用遥感影像分析城市森林的方法。分析过程分为两大内容:①运用回归决策树模型和ASTER影像分析城市森林丰度,即根据分类训练区内ASTER影像的光谱与实际森林丰度之间的对应关系,建立回归决策树模型,然后用该模型计算整个研究区域内各像元的森林丰度。②运用CITYgreen模型分析该地区城市森林生态功能,即运用CITYgreen模型,估算研究区域内城市森林的覆盖率、碳储量和清除空气污染物的能力,以及在清除空气污染物方面的生态价值。以北京市通州新城为研究区域,根据估算得出,该地区森林覆盖面积约为11.62 km2,碳储量约为12.36万...
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
孙静雯 王红旗 张欣 张亚夫
以内蒙古自治区根河市为研究区,基于ArcGIS 9.2和ENVI 4.8平台,以2000年、2004年和2010年Landsat TM遥感影像为数据源,首先提取NDVI、MNDWI和森林郁闭度来建立决策树并执行分类;然后对分类结果采用土地利用转移矩阵、土地利用动态度进行变化分析;最后运用主成分分析法得出导致该地区土地利用变化的驱动力因子。结果表明:决策树分类可适用于该类研究区的土地利用分类,且分类精度较高;研究区地物类型有显著的变化,区域的主要土地利用变化表现为林地和居民地面积的大幅增长,疏林地和草地的大面积丧失;通过主成分分析得出人口和经济发展、农业生产条件和经济产业结构调整等是促进该区土地...
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
张宇 陈龙乾 周天建 张婷 李媛媛 安韦
以济宁市任城区为研究对象,获取研究区域2001年、2006年和2011年三期Landsat ETM与TM影像,通过ENVI遥感影像处理软件分析了研究区影像的光谱特征以及植被归一化指数(NDVI)、建筑归一化指数(NDBI)以及水体归一化指数(NDWI),利用决策树算法确定各地类的综合阈值,建立决策树模型,得到了土地利用覆盖分类结果并取得了良好的分类精度。同时通过对研究区2001至2011年的土地利用动态度及土地利用转移矩阵的分析得出研究区在研究期内的土地利用覆盖变化特征,最终得出结论:(1)利用决策树分类能够获得较高的分类精度;(2)任城区城镇化发展迅速,城镇化在区域土地利用覆盖变化过程中起到...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李文梅 陈尔学 李增元
应用瑞典Raminstorp研究区Bio SAR 2007 P-波段多基线In SAR数据,研究了基于多基线干涉SAR数据的层析方法,成功提取了可代表森林垂直结构信息的雷达后向散射功率垂直分布信息,并基于该信息提取了树高。应用地面实测样地对树高提取精度进行了检验,结果表明:HH极化树高提取精度最高(R2为0.65,RMSE为2.35 m,相关系数为0.80),HV其次,VV最差。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张卫春 刘洪斌 武伟
精准的土地利用信息是土地资源监测和管理的基础。为提高低山丘陵区域的土地利用分类精度,选取重庆市江津区李市镇为研究案例,基于随机森林方法,以Sentinel-2影像数据和地形因子为数据源,提取3种变量(传统遥感数据,红边遥感数据和地形因子),合计23个特征指标,构建3个具有不同输入变量的组合模型,以提取研究区土地利用信息,分析变量的重要性。结果表明:(1)传统遥感数据模型中顺序添加红边遥感数据和地形因子,总体分类精度分别为86.54%,87.19%,88.61%;Kappa系数分别为0.800 9,0.810 2,0.831 4;(2)对模型精度有重要影响的特征指标依次是波段B2(Blue),B4(Red),B3(Green),改进归一化差异水体指数(MNDWI)和波段B5(Vegetation Red Edge 1);(3)基于随机森林的遥感数据和地形因子的组合方法,是获取研究区高精度土地利用信息的一种有效手段。研究成果可以为地形复杂区域的土地利用分类提供参考。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
张连华 庞勇 岳彩荣 李增元 范应龙 谭炳香 车学俭
以云南省西双版纳州一景TM影像为例,分析了影响分类回归树方法的主要因素。结果表明在其他因素均一致的情况下,训练数据如果使用涵盖各类别的外业调查数据比使用系统布设的训练数据分类精度更高,并且多种参数波段的选择也会有效地提高分类的精度。
[期刊] 林业科学
[作者]
李世明 王志慧 李增元 陈尔学 刘清旺
提出一种基于邻近相关图像和决策树分类的景观变化检测方法,并将其应用于地震干扰引起的森林景观变化检测。以5·12汶川地震中遭受严重破坏的龙溪-虹口国家级自然保护区作为研究区,利用地震前后的Landsat5TM影像创建不同邻近窗口大小的邻近相关图像,结合决策树技术生成变化检测分类图。结果表明:使用邻近相关图像的变化检测精度有所提高,其中以5×5窗口创建的邻近相关图像变化检测效果最佳,总体分类精度和Kappa系数分别达到82.33%和0.8085。
关键词：
变化检测 邻近相关图像 决策树
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
柯新利 边馥苓
C5.0决策树算法可以揭示数据中的结构化信息,建立直观、易于理解的树形结构,可以用于元胞自动机转换规则的获取。提出了基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型,分析了模型构建的理论和原理以及实现方法。在此基础上,以杭州市城市用地演变为例,利用C5.0决策树算法从已有的城市用地及其影响因子数据中挖掘出城市用地的演变规则,并将获得的转换规则应用到元胞自动机模型中进行城市用地演变的动态模拟与预测。结果表明:(1)利用C5.0决策树算法获取转换规则可以在较低采样率的前提下保证具有较高的精度;(2)与其它获取元胞自动机转换规则的方法相比,C5.0决策树算法生成的规则清晰明确,很适合用来获取元胞转换规则;(3...
关键词：
C5.0决策树 元胞自动机 土地利用变化
[期刊] 地理科学进展
[作者]
张镱锂,张玮,丁明军
土地利用/覆被分类系统是碳蓄积研究的依据,然而各种碳蓄积研究所采用的土地利用/覆被分类系统不尽相同。根据1993年海南林业资源二类调查资料,我们按照USGS土地利用/覆被、LCCS土地覆被和中国科学院土地资源三种分类系统所定义的类别进行分类并计算了各自的碳储量和碳密度,为碳储量的进一步精确估算和土地覆被分类系统研制提供重要的科学依据。结果发现,(1)不同的土地利用/覆被分类系统所对应的总碳储量以及平均碳密度都有了明显的差别。林业调查资料的植被分类、FAO土地覆被分类系统(LCCS)、USGS土地利用/土地覆被分类系统以及我国学者常用的中国科学院土地资源分类系统的碳蓄积量(TgC)分别是28.98、28.71、21.04和21.04;碳密度(tC/ha)分别是31.24、30.95、22.68和22.68。(2)土地利用分类系统和土地覆被分类系统之间的结果具有较大差异,其碳储量相差7.67～7.94TgC,碳密度则相差8.27～8.56tC/ha;差距在26.47%～37.74%之间。与其他学者研究结果比较发现,土地利用/覆被分类系统造成的碳蓄积差异的变化方向是不定的,取决于具体的分类系统和材积—生物量函数。不同土地利用/覆被分类系统对于植被划分的不同,导致了材积—生物量回归方程和类别面积的差异是造成碳蓄积和碳密度估算差异的根本原因。目前常用的
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