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松毛虫早期灾害点遥感监测研究初报 总被引:7,自引:1,他引:7
松毛虫早期灾害点遥感监测研究初报武红敢,黄建文,乔彦友(中国林业科学研究院资源信息所北京100001)严小君,陈林洪(浙江省江山市森林防疫站江山324100)关键词松毛虫害,TM数据,影像,监测松毛虫为我国最为严重的森林害虫[1]。几十年来,各级政府... 相似文献
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为实现湿地植被的精细分类和高精度制图,为湿地管理部门提供准确的决策依据,以美国加州萨克拉门托—圣华金水域的典型湿地植被为研究对象,以高光谱影像为数据源,结合野外GPS采样点,对典型湿地植被的光谱反射率作一阶导数和二阶导数处理,基于均值置信区间原理筛选特征波段,基于单因素分析法筛选能够明显区分植被类型的植被指数。联合特征波段和植被指数构建特征集,利用机器学习C5.0决策树生成知识规则并提取湿地植被信息。结果表明,基于机器学习C5.0决策树的湿地植被提取总体精度为80.09%,Kappa系数为0.792,与最大似然法比较,总体精度提升10.79%,Kappa系数提升0.105,说明基于机器学习的C5.0决策树法能够实现植被的精细分类,方法切实可行。 相似文献
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【目的】研究仅依靠一种高分辨率遥感影像(PL)用于森林火灾影像信息提取、数据分析的可行性,为火烧程度评估提供可靠的林火遥感数据源和提取方法。【方法】以2017年毕拉河“5·2”特大森林火灾的火烧迹地为研究区域,使用火前、火后当年、火后更新1年共3期PL影像作为数据源,利用ROI S提取过火区,分析火干扰前后NDVI的变化特征。结合地面调查数据,采用差值归一化植被指数(dNDVI)划分火烧等级,阈值验证参照罗德昆火灾受害等级划分标准进行精度验证。对火烧迹地植被受害状况进行评估,以获取火烧程度的空间分布格局。【结果】1)火干扰导致NDVI值急剧降低,火后更新1年NDVI略有升高,表明植被恢复能力有限。PL遥感影像的3 m高空间分辨率使其RGB图像高度饱和,地类清晰。2)做土地覆盖类型划分,训练样本分离性在1.91以上,共划分为森林、草本沼泽、道路、河流4类。分类整体精度为98.05%,Kappa_Coefficient为0.95。3)受害程度等级划分为未火烧、轻度火烧、中度火烧、重度火烧4级,分类整体精度为91.55%,Kappa_Coefficient为0.91。此... 相似文献
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分析了国土资源管理对高分辨率影像的迫切需求,探讨了高分辨率影像处理和分析及应用环节从数据到服务的发展趋势,设计并实现了高分辨率影像服务,并以泰州市国土资源管理为例,验证了影像服务的可行性,最后,展望了高分辨率遥感影像服务的应用前景。 相似文献
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在遥感影像定义的基础之上,讨论了遥感影像的四个基本特征.对林业工作中常用的中分辨率遥感影像Landsate TM5、中巴资源卫星以及常用的高分辨率遥感影像Spot5、Rapideye、Alos、QuickBird、WorldviewⅠ、WorldviewⅡ等进行了介绍并做了对比分析,总结各种遥感影像的优缺点;并讨论了遥感影像基础数据准备,DOM与DEM参考数据准备以及的遥感影像正射纠正,并以ALOS为例,对算法及图像增强等工作进行了探讨 相似文献
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50.
杨战阳 《内蒙古林业调查设计》2019,(2):60-61
文章针对基层林场卫星影像的获取,营造林小班边界及检查验收边界的确定,较为全面地介绍了91卫图在基层林场上述工作中的应用,为技术人员更好地将91卫图利用于林场实际工作提供参考。 相似文献