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1.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。 相似文献
2.
研究香椿人工林在不同坡位的生长差异,为香椿人工林的培育生产提供参考。以32~39年生香椿人工林为对象,按照不同坡位(上、中、下)设置样地,测定样地内的香椿生长指标;使用Weibull函数对不同坡位林分直径分布结构进行分析;通过林木分级统计并分析各样地林分特征;解析不同坡位香椿人工林的生长过程。结果表明,试验区香椿人工林呈中高度郁闭,下坡位香椿平均树高为13.71 m,胸径为21.32 cm,南北冠幅为5.29 m,均显著最高,而上坡对应各生长指标显著最低。不同坡位香椿人工林径阶分布的Weibull模型拟合效果为下坡>上坡>中坡,拟合形状参数c均在1.0~3.6,为单峰左偏状分布,c下坡>c上坡>c中坡,下坡趋向于竞争期更稳定的自然稀疏后期。下坡林分林木分级集中在Ⅱ、Ⅲ级,占81.48%,而上坡Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级林木占比分别为19.23%、21.79%、37.18%、20.51%,并存有少量Ⅴ级木,林木分级分布相对分散。解析香椿人工林生长过程显示,胸径、树高、材积总生长量均为下坡>中坡>下坡。试验区下坡的香椿人工林树高、胸径及冠幅均有生长优势。全试验区林分径阶分布呈单峰左偏状分布,下坡林分趋向于更稳定的自然稀疏后期,且林木分级多集中于Ⅱ、Ⅲ级,胸径、树高、材积总生长量最高。 相似文献
3.
4.
5.
以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。 相似文献
6.
7.
基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。 相似文献
8.
Survival, germination, olive colonization, and water-use efficiency (WUE) impairments by Verticillium dahliae could be influenced by cultivar susceptibility or irrigation, and this could modify the irrigation–pathogen–disease relationship. In this study, the combined effects of irrigation and cultivar susceptibility on Verticillium wilt (VW) development were modelled by the temporary assessment of V. dahliae propagules (total inoculum density, density of micropropagules, and sclerotia in wet and air-dried soil; ID, MpD, SwD, and SdD, respectively), root (RCI) and shoot (SCI) colonization indexes, and WUE. The relationship of disease severity to the measured parameters was then explored. Under controlled conditions, plants of cultivars ‘Picual’ and ‘Frantoio’ were irrigated to a high and low rate by varying drip-irrigation frequencies: daily, twice weekly, and a combination of daily for 11 days and then twice weekly. Disease severity and colonization parameters were higher in ‘Picual’, while WUE was higher in ‘Frantoio’. However, high rate and twice weekly and combination treatments significantly increased disease incidence and reduced time-to-symptoms-onset only in ‘Picual’, while high rate reduced WUE and increased relative ID, MpD, and SwD in both cultivars. Irrigation did not affect SCI, but a higher RCI was found at high rate during the development of symptoms in ‘Picual’. By using classification trees to examine parameters—disease severity relationships, it was possible to determine the degree to which VW was affected by irrigation and/or cultivar susceptibility. MpD was the best indicator for VW detection at any time, WUE was best before symptoms developed, and RCI, total ID, and SdD after symptoms developed. 相似文献
9.
基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。 相似文献
10.
种子重力分选机预分层喂料系统设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高种子重力分选机分选性能,降低设备使用调节难度,提出了种子进入分选台面的预分层工艺,设计了配套的分层喂料系统,计算确定了结构参数。在SolidWorks中建立了系统模型,采用SolidWorks-Simulation对模型工作应力和位移进行分析。采用SolidWorks-Flow Simulation对流场进行仿真和系统结构参数优化。在5TZX-50型重力分选机上进行试验,利用Design Expert 软件进行Box-Behnken响应面分析,建立了性能指标与影响因素的数学回归模型,选出了气流速度为3.40m/s、振动频率为9.75Hz、导流板倾角为29.65°的最佳组合,该组合下除轻杂率和除重杂率试验值为95.12%和96.37%。试验表明,除杂率与目标优化预测值的误差不大于1.36%,分层喂料系统满足设计要求。 相似文献