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1.
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
2.
吉林省作为我国北方地区农业大省,秸秆综合利用一直是大家关注的焦点问题。近期吉林省出台新政,即秸秆焚烧禁烧区和限烧区"两区管理"的工作方法。为了将此工作落到实处,综合运用遥感、地信技术,在秸秆综合利用基础上,以白城市为例,在调研白城市农作物秸秆综合利用现状的基础上,深入分析白城市秸秆综合利用过程中存在的问题,诸如技术集成化技术低、季节性矛盾突出、资金投入不足等,并提出积极构建产业化创新服务体系、强化政策和财政支持、强化宣传提高意识、集成遥感地理信息系统技术等方面提出有效科学的应对措施,以期为该市农作物秸秆综合利用和有效管理提供参考,也为其他地区秸秆综合利用和防治提供技术流程和方法参考。 相似文献
3.
4.
《干旱区资源与环境》2018,(2):128-135
吉林省长吉产业创新发展示范区位于我国东北地区的地理中心,是实施新一轮东北振兴和吉林省融入国家"一带一路"战略的重要区域。由于农业活动和城市化等的影响,长吉示范区的森林经历了大面积减少和剧烈的破碎化过程。本研究以多源遥感影像Landsat MSS/TM/ETM+、ZY-3为数据源,应用面向对象的遥感影像分类方法,获取5期森林景观和其他景观类型的空间分布数据,分析了1976年~2015年期间长吉示范区森林景观变化特征。结果表明:在过去的近40年里,长吉示范区森林面积减少了20875hm2(减少了22.9%);示范区各森林景观指数的变化表明该区森林景观优势度、聚集度急剧降低,景观破碎度持续加剧。过去的40年间,耕地开垦占用森林面积为26474hm2,占森林景观向其他景观类型转化总面积的92.1%;居住地、采矿场、交通用地和工业用地占用森林面积分别为1069hm2、423hm2、360hm2和180hm2。森林景观变化的驱动因素分析表明,人为干扰是导致研究区森林景观变化的主要原因,自然因素对森林景观变化起到一定的促进作用。在森林景观动态和驱动因素分析的基础上,文中提出了长吉示范区森林保护的建议,为区域生态保护与生态城市建设提供科学借鉴。 相似文献
5.
6.
基于“多规合一”和生态足迹法的土地利用结构优化 总被引:2,自引:1,他引:1
多规合一背景下的土地利用结构优化对实现中国土地资源高效利用具有十分重要的推动作用。该文以山东省沂源县为例,以生态优先、生态经济协调发展为原则,借鉴生态足迹理论,依据国民经济核算规则,测算国民经济发展目标生态足迹需求,结合土地利用现状及"多规"土地利用计划,以生态平衡为底限,以竭力保障区域整体公共生态服务功能为要求,优化"多规合一"背景下的土地利用结构。该县"十三五"规划期末生态保护红线、耕地、园地、林地、草地、水域、建设用地合理规模为41 835.73、35 276.61、22 596.76、13 377.61、21 268.02、2 041.59、14 549.00 hm~2;合理规模在优先落实该县生态保护目标的情况下,保障了经济发展目标完成情况下的区域公共生态服务功能最大限度供给。 相似文献
7.
以征地补偿中农民间接损失及其量化为研究对象,重新界定征地补偿的范围,把土地承包经营权、土地的生态价值及社会保障价值列入到补偿范围内,并运用收益还原法、成果参照法等数学方法测算农民的间接损失,建立间接损失评价体系。以长春市为例,将上述评价体系运用到实践中,得到长春市各区县农民间接损失补偿的具体数值,分别与其现行征地补偿水平进行对比分析。结果表明,长春市各区县农民的间接损失补偿均高于现行征地补偿水平,证明了对农民间接损失进行补偿的必要性,并为重建科学、合理、公平、高效的征地补偿制度提供理论和实证依据。 相似文献
8.
9.
基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取 总被引:2,自引:1,他引:1
为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。 相似文献
10.