| 内蒙古灌丛化草原分布特征的遥感辨识 |
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| 作者姓名： | 董洲 赵霞 梁栋 黄文江 彭代亮 黄林生 |
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| 作者单位： | 1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥 2300392. 安徽大学电子信息工程学院,合肥 2300393. 中国科学院遥感与数字地球研究所,数字地球重点实验室,北京 100094;4. 中国科学院植物研究所,植被与环境变化国家重点实验室,北京 100093;1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥 2300392. 安徽大学电子信息工程学院,合肥 230039;2. 安徽大学电子信息工程学院,合肥 2300393. 中国科学院遥感与数字地球研究所,数字地球重点实验室,北京 100094;3. 中国科学院遥感与数字地球研究所,数字地球重点实验室,北京 100094;1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥 2300392. 安徽大学电子信息工程学院,合肥 230039 |
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| 基金项目： | 中国科学院百人计划项目"植被定量遥感参数反演与真实性检验"（黄文江）,国家自然科学基金项目（31330012,41201354,61172127）,中国科学院遥感与数字地球研究所所长青年基金（Y3SJ8200CX）资助。 |
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| 摘 要： | 灌丛化草原在中国内蒙古干旱、半干旱草原区广为分布。为了探究灌丛化草原的分布状况,该文利用高空间分辨率(5.8 m)卫星资源三号遥感影像,结合地面调查,研究了内蒙古镶黄旗境内灌丛化草原的分布特征。以归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)阈值法提取植被覆盖区域后,分别采用基于像元的监督分类方法(支持向量机、最大似然和马氏距离)和面向对象方法进行灌草镶嵌斑块和草地斑块的辨识,并对分类结果进行对比分析。结果表明:在3种基于像元光谱信息的监督分类算法中,支持向量机算法对灌丛化草地的识别精度相对较高,表现在这一类型的生产者精度和用户精度均大于另外2种算法,并且,该算法的总体分类精度也最高(81.15%),明显优于最大似然(73.33%)和马氏距离(61.77%)。然而,融入了空间信息进行分类的面向对象方法(合并尺度97)的总体识别精度高达89.24%,并且随着对象合并尺度的增大,灌丛化草地的错分和漏分比例明显降低。这一结果表明利用草本与灌丛像元的空间纹理属性差异,能够有效削弱噪声,提高识别精度。
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| 关 键 词： | 遥感 识别 分类 典型草原 灌丛化辨识 面向对象 监督分类 |
| 收稿时间： | 2013-12-05 |
| 修稿时间： | 2014-03-20 |
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