结合地理信息的洞庭湖湿地分类方法研究

湿地遥感影像分类是遥感研究的一大难题。利用洞庭湖TM数据,并辅助地面GIS信息,通过专家分类知识库建立决策树分类方法,结合研究区的DEM进行洞庭湖湿地的影像分类,通过决策树层次实现了包括水体、泥沙滩地、防护林滩地、湖草、芦苇滩地和苔草滩地以及其他水体7种湿地类型的分类。其中,决策树分类总体精度80.29%,总体Kappa系数为0.883 9,分类精度相对于传统手段要高,证明基于该方法得到的数据准确度能够满足实际工作的需要;另外,基于知识分类的影像分类结果能够较好地解决一些错分的现象,针对湿地而言,混分现象最严重的泥滩地,在传统分类中大量地被分为了建筑用地或者裸地,同时草滩地与林地的混分在基于知识分类的影像中边界也较明显。相比传统分类方法,决策树分类以规则为基础,可以同时利用多个条件进行分类,减少了数据处理时间,同时还提高了分类精度,最终得到试验区较为可靠的遥感分类图像。     

基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

采用决策树分类技术对遥感影像进行分类,阐述了决策树算法结构和原理,讨论了C4.5基本原理以及新技术Boosting方法,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,从而提高了遥感影像的分类精度。     

黄河首曲——玛曲湿地沼生植物的群系分类研究(英文)

[目的]本研究旨在对黄河首曲-玛曲湿地的沼生植物进行群系分类。[方法]采用样方法,同时参考植物标本,对玛曲湿地的沼生植物进行调查研究。[结果]玛曲湿地沼生植物的群落类型可分为莎草沼泽和杂类草沼泽2大类共4个群系。建群种主要包括华扁穗草(Blysmussinocompressus)、裸果扁穗苔草(Blysmocarex nudicarpa)、槽秆荸荠(Eleocharis valleculosa)和两栖蓼(Polygonum amphibium);亚建群种主要包括褐鳞苔草(Carex brunnescens)、沿沟草(Catabrosa aquatica)、甘肃嵩草(Kobresia kansuensis)、两栖蓼(Polygonum amphibium)和火绒草(Leontopodiumalpinum)。群落总盖度在5%～90%之间;主要分布在河道洼地、河漫滩、沟谷洼地、阶地陡坎洼地、沟源洼地等常年积水的地方,地下水位埋深大都在20～30cm。[结论]进行沼生植物的群系分类研究,可以为玛曲湿地草原的生态恢复治理提供科学依据。     

湿地分类和湿地景观分类研究进展

近年来随着对湿地景观学研究的不断深入,湿地学因此而得到很好的发展,由于对湿地景观的研究而实现了湿地学与景观方法的有机结合。为了对湿地景观进行分类而建立的等级分类系统作为研究湿地景观的基础,不仅能够呈现湿地景观的空间分异以及组织关系,还可以对其空间结构以及功能特征进行揭示,本文首先对湿地景观分类研究的进展进行阐述,进而对湿地景观分类研究中存在的问题进行剖析,最后提出未来湿地景观分类研究的发展方向。     

苏南丘陵区土地利用遥感分类方法适用性研究

准确、及时、有效的土地利用信息对城镇发展规划和资源开发利用具有重要意义.为研究不同遥感分类方法在获取苏南丘陵区土地利用信息时的适用性,以句容河流域为研究区域,基于多时相的Landsat 8影像,分别利用监督分类方法和基于时间序列特征指数的决策树分类方法获得研究区域的土地利用分类结果,比较分析了不同方法获取到的土地利用结...     

电能质量扰动分类的决策树方法

提出一种新颖的基于决策树方法的电能质量扰动自动分类方法.该方法首先对采集到的扰动信号进行小波多分辨率分解,扰动信号在每个小波分解尺度的能量分布构成一个特征向量;然后利用CART决策树算法从这些特征向量构成的训练样本中自动提取相应的分类规则,得到决策树分类模型,并将该模型应用到电能质量扰动测试数据中.仿真结果表明所提电能质量扰动数据分类挖掘方法的有效性和鲁棒性.     

洞庭湖作用与保护研究(英文)

四口河系水沙和城陵矶水位体现当代江湖关系,因四口河系分流入湖水量不断减小,湖区水位下降,水面萎缩,湖泊河道化、河道洲滩化、洲滩陆地化趋势凸显。为适应三峡工程运用后的江湖关系变化,针对性的采取洞庭湖出口城陵矶控制工程以及四口河系的疏浚措施,充分发挥洞庭湖167亿m3洪水调节容积和2 300亿m3水量的调济作用,对三峡水库防洪和蓄水进行补偿调度,可减少城陵矶附近的超额分洪量40亿m3,可具备枯水期补充长江下游5 000 m3/s 30 d左右的水源,对稳定流域生态环境水域条件、区域水资源安全、以及洞庭湖和长江的保护,均具有十分重要的作用。     

卧龙湖湿地信息的提取方法研究

湿地与森林、海洋一起并列为全球三大生态系统,具有重要的生态功能。以卧龙湖湿地作为研究对象,以TM影像作为主要数据源,采用BP-神经网络分类方法,实现了卧龙湖湿地信息的遥感提取。     

基于作物产量指标和聚类分析的立地分类比较研究(英文)

对棉地评价中基于作物产量指标和对土地属性作聚类分析的立地分类进行比较研究。结果表明，从作物产量指标分析中可得出三个等级：适宜级Ⅰ（产量>900kg/hm2），适宜级Ⅱ（产量500-900kg/hm2），适宜级Ⅲ（产量<500kg/hm2）。而聚类分析中通过对86个样本进行统计计算也得出三个等级。两种分类方法的基本结论没有太大分歧，但通过聚类分析得出的立地分类与基于作物产量指标的立地分类并不完全一致。研究结果也清楚地表明，经过适当的修正，作物产量指标分析法可以被可靠地运用于棉地评价的立地分类中。     

紫薇品种分类及其在园林中的应用(英文)

根据1982～1988年在全国15个省(市、自治区)的调查,我国紫薇属共有18个种,其中18种原产中国,2种从东南亚引入。在栽培种中,已调查的品种育50个,分属于4系、9类及18个型。     

利用决策树对TM遥感影像的分类研究

利用TM遥感影像对黑龙江省大庆市土地利用分类进行了研究。将地物分为8种类型,然后提取分析各种典型地物的光谱曲线,依据提取的光谱曲线建立了土地利用分类的决策树模型并进行了分类,最后对分类结果进行了精度评价。应用结果表明,该方法简单有效。     

基于HTML文档的WEB图像分类研究

随着信息技术的快速发展和Internet的普及应用，Internet已经成为包含各种信息形式，如文本、图像、视频、音频等的巨大信息资源库。然而由于Web图像从主题、格式，到功能和来源都多种多样，很难用一个统一的标准进行分类。本研究首先从Web页面上图像的功能角度对图像进行初步分类，将其分为链接类、装饰类、广告类和内容类。初步分类可提高Web图像处理的效率和性能，并为它基于Web的应用与研究提供帮助。     

面向对象方法在Quick Bird影像分类中的应用研究

选取Quick Bird影像,以目视判读法作为精读评价的参考标准,对基于像元值的监督分类和非监督分类法、面向对象分类法进行了分析比较。结果表明,使用面向对象方法能显著提高Quick Bird影像分类精度。     

中国湿地分类编码系统研究

湿地分类是湿地科学研究中最复杂的问题之一,直到现在还没有一个能为研究者们广泛认同的分类原则和分类系统.我国湿地资源丰富,种类多样,为了方便湿地资源的管理,必须确立一个科学而全面的分类系统,并在此分类系统的基础上进行编码,这是实现湿地资源信息化以及科学管理湿地的前提和基础.该文从湿地所处的行政区划、地貌、气候、植被等自然要素出发,结合《湿地公约》对湿地的分类标准,对我国的湿地进行了分类编码研究      

文本信息自动分类系统ITC98(Ⅱ)--基于BP网络的文本分类子系统

设计并实现了文本信息自动分类系统ITC98的核心模块──基于BP网络的文本分类子系统。介绍系统的分类策略及根据分类问题需求确定BP网络结构和参数的方法。实例测试表明，系统分类精度和效率均达到要求。     

基于MODIS影像的决策树森林类型分类研究

基于MODIS 影像的多种特征信息,以吉林省汪清林业局为例,结合该地区的地形分布,在空间维上分析影像的纹理特征信息和地形指标信息,时间维上分析植被的生长规律和地表温度信息,统计分析植被的特征信息差异,利用决策树方法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明,总体分类精度为87.80%,卡帕系数为0.851 0,其中,针叶林、阔叶林、混交林、和其他用地的分类精度均达到80%以上。在分类决策中,时间和空间上的多种数据特征信息的加入,可有效地提高植被类型的分类精度。该结果有助于更好的了解植被在时间和空间上的分布情况,为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的依据。     

决策树分类数码相机影像获取水稻覆盖度的研究

叶面积指数(LAI)、植被指数(VI)是利用高空间分辨率影像构建遥感长势监测、估产模型的重要参数,作物覆盖度可以间接表达叶面积指数和植被指数。高空间分辨率影像不仅能识别田块形状,提高农作物类型识别精度,还可以以田块为单元进行作物长势、单产监测。为此,快速、准确地获取地面作物覆盖度,建立覆盖度与叶面积指数、植被指数之间的定量关系,可为遥感监测提供一种重要参数。以2013年四川省德阳地区为研究区域,建立10个(1 km×1 km)样方。在水稻返青期(6月3日)、分蘖期(6月18日)、拔节期(7月3日)、抽穗期(7月25日)、灌浆期(8月12日)及成熟期(8月30日),以GPS定点,每样方采集5个地块,每地块3个重复,以数码相机垂直拍摄的方式,获取不同生育期的照片。利用ENVI 4.7图像处理软件,根据决策树分类方法,计算不同测点不同时期的覆盖度值。结果表明,此方法可准确、客观地提取水稻不同时期的覆盖度值;利用Photo Shop 6.0人工调节选择计算覆盖度的方法主观性较强,结果与决策树方法接近,无显著差异。     

基于光谱特征的决策树分类方法研究——以昆明市东北部地区为例

以昆明市东北部地区的TM影像为材料,通过分析主要地物的光谱特征,进行波段间的相互运算,建立相应的决策树模型,对地物进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明:决策树分类法的总体精度为77.0%,比传统的分类方法如最大似然法提高了6.3%,能有效地提高影像的分类精度。     

基于决策树模型的农户产权抵押贷款分类的实证研究

基于西部农户产权抵押贷款试点地区所获得调研数据,以农户贷款意愿为目标,农户户主特征、家庭特征等8个因素为自变量,建立决策树分类模型,以为农村金融机构提供有价值的农户分类规则。结果表明:农户家庭人口、土地面积、户主受教育程度等7个因素的不同水平取值可以组成10个不同属性的分类规则,并且分类模型能获得较佳的准确性及精确性,模型具有较佳的预测能力。模型结果对农村金融机构制定相关金融支持政策起到积极的作用。     

无土栽培研究进展(英文)

无土栽培是指不用天然土壤而用营养液或固体基质加营养液栽培作物的技术。无土栽培技术发展150余年,在推动园艺、农业及林业的生产发展和农业现代化方面发挥了举足轻重的作用。基质与营养液配方及其应用是无土栽培技术的核心。该研究在论述无土栽培的分类体系基础上,系统总结了无土栽培蔬菜、花卉基质配方的类型、应用优势与应用范围以及营养液配方的类型、应用优势与应用范围和成分调控,分析了我国无机耗能型和有机生态型无土栽培方式的优缺点与应用范围,最后,提出了进一步完善无土栽培技术的研究方向,并对其前景进行了展望。