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1.
为推广国产高分数据在土地利用变化检测方面的应用,以延庆区张山营镇2015和2018年2期高分二号(GF-2)影像为数据源,采用面向对象变化向量分析法(OCVA),先通过不同分割模式获取对象,其次利用引入权重的欧氏距离构建变化向量的模,再通过目标函数确定最佳检测阈值后对研究区进行变化检测,最后对变化区域进行面向对象分类,得到具体的"从…到"变化类型。结果表明:1)多时相组合分割模式下的OCVA法精度要高于多时相分别分割模式;2)利用加权组合方法构建对象变化向量的模更易确定最佳检测阈值,且最后的总体精度要高于传统OCVA法;3)结合面向对象分类的OCVA法能有效减少面向对象分类后变化检测法和单一OCVA法的伪变化,检测精度达到92.50%。  相似文献   
2.
基于改进边缘分割算法的幼苗信息提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
优化特征空间和改进分割算法是利用面向对象技术准确获取幼苗信息的关键,也是高空间分辨率数据提取目标地物信息迫切需要解决的问题。研究了在多光谱影像进行去噪声处理基础上,采用改进的基于边缘的算法进行影像分割,同时选取纹理、形状、光谱特征构建特征空间,实现幼苗信息提取的方法。结果表明,该方法对幼苗信息提取的总精度达86%,比传统技术提高了12%,KAPPA系数达0.814 5,比传统技术提高了0.115 9。该方法可以对幼苗信息进行准确快速提取,能够为生产或管理部门进行准确监测和决策提供依据,对未来造林情况进行预测和评价有重要意义。  相似文献   
3.
基于辅助信息的森林蓄积量空间模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
以北京市密云县一类清查的样地蓄积量为研究对象,结合与蓄积量相关的辅助因子,采用普通克里格法、协同克里格法对森林蓄积量进行空间插值估测,并与文献[25]同一研究区的基于偏最小二乘法回归法估测结果进行比较分析。结果表明,普通克里格法、基于辅助信息的协同克里格法、偏最小二乘回归法的蓄积量估测值与实测值间的相关系数分别为0.389、0.845、0.766;基于辅助信息的协同克里格法要优于普通克里格法和偏最小二乘回归法,能够明显提高预测精度;与普通克里格法相比,所产生的均方根误差减小了71%,预测值和实测值的相关系数提高了54%。最后生成了密云县森林蓄积量空间分布图。研究表明应用地统计学方法进行蓄积量估测具有很好的应用前景,可以为森林蓄积量的估测提供一种可行的方法。  相似文献   
4.
为了优化我国的森林资源监测体系,以北京市延庆县为估测对象,利用美国森林资源清查方法(3阶抽样方法),在部分改进的基础上,通过设置正六边形抽样框架及群团样地,估测延庆县的森林面积。结果表明:估算出北京市延庆县的森林总面积为1 202.739 km~2,与延庆县政府报告的森林总面积对比,总体精度达到94.22%。分层随机抽样和分层双重抽样下的估计精度分别为99.96%和99.94%,这种面积估测方法具有较好的总体精度和稳定性。  相似文献   
5.
改进线性光谱混合分解模型湿地信息提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
由于干旱区农牧交错地带湿地面积小且地类混杂,混合像元现象严重,使得该区湿地信息的自动提取难度较大。针对湿地遥感信息提取的特点和难点,采用NDVI(normalized different vegetation index)阈值法提取水体,应用支持向量机模型(SVM)提取去除水体后的湿地信息,并以修正线性光谱混合分解模型分解的草甸分量,进一步提取高盖度、中盖度和低盖度草甸信息。试验验证结果表明:提取结果的总体精度为88%,Kappa系数为0.83。该方法可为其他光谱特征混杂地区湿地遥感信息的提取提供参考。  相似文献   
6.
基于RS的森林蓄积量主成分回归估测   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对影响蓄积量的因子进行相关性分析,筛选出与蓄积量存在较好相关性的指标作为自变量。但其自变量间存在多重共线性,会对模型稳定性、预测精度产生影响。通过多元统计分析中的主成分分析法,构造出影响密云县森林蓄积量的主成分,然后与蓄积量进行回归,得到主成分回归,并与一般线性回归模型进行比较。结果表明:主成分线性模型在拟合度、模型适用性与预测精度上都优于一般线性模型。主成分回归模型的复相关系数为0.809,预测精度达到88.26%。  相似文献   
7.
基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术   总被引:7,自引:2,他引:5  
高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类。结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3%,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值。  相似文献   
8.
为进一步提高遥感模型预测森林蓄积量的精度和稳定性,分析了遥感特征因子、地形特征因子、郁闭度与森林蓄积量之间的相关关系。在此基础上,利用偏最小二乘回归方法构建了森林蓄积量遥感预测模型,生成了三峡库区森林蓄积量空间等级分布图,并与地面实测值进行比较。结果表明:该模型的最佳主成分数为3,且郁闭度、海拔、坡度、TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7、NDVI、RVI、TM7/ TM3、TM4 ⅹTM3/ TM2、亮度和湿度为预测森林蓄积量的入选变量;森林蓄积量预测的调整决定系数为0.524,相对误差为7.33%,均方根误差为1.763 m3 ;利用该模型计算出三峡库区森林总蓄积量约为1郾12 亿m3 ,总体预测精度达到89.58%。研究结果为提高森林蓄积量遥感预测的精度提供了一种有效手段,有利于大面积应用和推广。   相似文献   
9.
基于MODIS NDVI的京津风沙源工程治理区荒漠化动态监测   总被引:3,自引:1,他引:2  
以MODIS植被指数产品为数据源,利用归一化植被指数(NDVI)进行京津风沙源工程治理区荒漠化程度划分,得出2000年、2004年、2008年荒漠化等级分布图,在此基础上对研究区不同等级荒漠化进行对比分析.结果表明:京津风沙源工程治理区荒漠化程度总体上呈现减少趋势;荒漠化转移方向主要为严重荒漠化→重度荒漠化→中度荒漠化→轻度荒漠化→非荒漠化.  相似文献   
10.
系统分析北京市森林的作用和经营目的,包括对社会和谐和文明发展的作用,对建设社会主义新农村和解决三农问题的作用,及为市民的生产和生活提供生态安全屏障等.分析认为,实现森林多资源经营,并以发挥其生态功能为主是北京市森林经营的关键,对森林生态效益进行计量评价是实现此目标最好的手段.提出北京市森林经营仍需要从政策上、管理上和技术上等方面去考虑.  相似文献   
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