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为研究黄土高原沟壑地貌空间分布特征,开展了基于遥感影像和机器学习的沟壑地貌提取,研究了延河流域沟壑地貌空间分布及其环境控制因子。以Google Earth Pro平台为支撑,在人工提取大量沟壑地貌样本的基础上,基于Landsat8 OLI影像波段信息,采用主成分分析前3个变量、缨帽变换前3个变量、NDVI、高程、坡度和坡向10个因子,使用逻辑回归模型预测整个延河流域的沟壑概率分布。结果表明:(1)在10个变量因子中,因子Brightness的R2McF为0.158,重要性最大,因子elevation的R2McF为3.6×10-5,重要性最小;(2)最优逻辑回归模型由组合因子Brightness,PCA1,Greenness,Wetness,PCA3和slope确定,其重要性R2McF为0.206;(3)最优逻辑回归模型的沟壑概率预测精度为73.72%,ROC曲线下面积即AUC值为0.80;(4)延河流域沟壑地貌约占整个延河流域面积的52.05%。研究表明,延河流域沟壑分布呈现从西北方向到东南方向逐渐集中的特点。 相似文献
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为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明:(1) FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;(2)水稻的提取精度总体达到了92%,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;(3) FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。 相似文献
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为获取黑龙江省大范围的水稻种植空间分布及面积等信息,指导水稻生产,以抚远县为研究区域,利用EOS/MODIS数据进行水稻面积提取研究。结果表明:抚远县水稻面积309 513.32hm2。水稻种植区域精度较高的图框区域集中在抚远县中部及南部地区,这些地区水稻种植比较集中,且所占比例很高,其它作物较少,对混合像元的精度影响小;精度较低的图框主要集中在北部地区,这与实际情况相符合,水稻种植较零散且其它混种作物种类及荒草类别比较复杂,混合像元分类精度较低。 相似文献
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MODIS数据具有时间分辨率高、光谱范围广、更新频率快、数据产品多等众多优点。为充分利用MODIS数据,更好的为黑龙江省属地服务,该研究从MODIS1B数据出发,根据数据的特点逐一阐述该数据在黑龙江省农业旱情、长势、火点监测和冰雪覆盖等方面的应用优势。在介绍数据应用研究的原理和主要指标后,提出未来该数据在黑龙江省农业方面需要加强研究的方向。 相似文献