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MODIS遥感数据具有很高的光谱辐射精度,以及成本低、覆盖面积广、获取容易、周期短等数据特征,可以实现全覆盖大尺度区域森林类型信息快速提取,但由于其空间分辨率较低,遥感数据中存在混合像元。利用混合像元分解模型进行分解可得到较好的分类结果,但混合像元分解的端元组分直接影响分类的精度。利用决策树分类模型改进端元提纯,分析各地物的MODIS时间序列植被指数变化规律及物候变化规律,利用决策树模型分类的结果进行端元组分的提纯,最后进行混合像元分解。研究结果表明:分类精度最高的是线性混合像元分解,其次是最大似然分类,最差的是非线性混合像元分解,其中带约束和不带约束的线性分解模型的精度相差不大。 相似文献
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三维可视化能够使抽象概念且难以直接感知的空间现象现实化以及直观化,利用此技术可以对林地植被进行模拟,虚拟演示林地分布情况,能够获得各种超越现实的空间感知的经验。本研究以湖南省长沙县乌川湖村作为实验区,以1∶10 000的地形图、分辨率为0.5 m的航片以及2013年二类森林资源调查数据等为数据源,充分利用各种数据的优势,把各种数据融为一体,突破了传统的二维林相图,探索出了基于GIS平台的三维林相图的制作,通过三维林相图的制作,不仅能够体验三维森林景观空间变化,立体的、多角度的了解森林组成,直观了解森林空间结构及分布规律,还能够进行查询以及定位功能,方便了林业部门的生产经营和管理。 相似文献
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