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適用于洪河濕地5種植物分類(lèi)的高光譜植被指數(shù)篩選

發(fā)布時(shí)間:2017-06-29 22:13

  本文關(guān)鍵詞:適用于洪河濕地5種植物分類(lèi)的高光譜植被指數(shù)篩選,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:為了研究適用于濕地植物分類(lèi)的高光譜植被指數(shù)及其分類(lèi)效果,以三江平原洪河國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)為研究區(qū),使用HR-1024光譜儀,獲取了研究區(qū)內(nèi)毛薹草(Carex lasiocarpa)、小葉章(Calamagrostis angustifolia)、烏拉草(Carex meyeriana)、漂筏薹草(Carex pseudocuraica)和大豆(Glycine max)5種植物的冠層光譜數(shù)據(jù),對(duì)獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行去水汽、平滑處理,以消除環(huán)境背景的影響;總結(jié)了前人文獻(xiàn)中使用的38種高光譜植被指數(shù),研究這些高光譜植被指數(shù)對(duì)研究區(qū)內(nèi)典型植物分類(lèi)的的適用性;然后,采用方差分析方法,從所有高光譜植被指數(shù)中篩選出區(qū)分頻率較高的25種指數(shù);最后,采用Fisher線性判別分析法,進(jìn)行植物類(lèi)型的識(shí)別,并對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)與分析。研究結(jié)果表明,利用高光譜植被指數(shù)進(jìn)行濕地植物分類(lèi)的精度總體為85%,高光譜植被指數(shù)可以作為植物分類(lèi)的依據(jù)。
【作者單位】: 城市環(huán)境過(guò)程與數(shù)字模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培訓(xùn)基地首都師范大學(xué);資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室首都師范大學(xué);首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】濕地植物 高光譜植被指數(shù) 植物分類(lèi) 適用性分析 判別分析
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201075)資助
【分類(lèi)號(hào)】:TP751
【正文快照】: 高光譜植被指數(shù)是指通過(guò)多光譜或高光譜遙感數(shù)據(jù)波段的線性或非線性組合,反映了植物在可見(jiàn)光波段、近紅外波段反射與土壤背景之間差異,在一定條件下可以定量說(shuō)明植物的生長(zhǎng)狀況[1]。由于高光譜數(shù)據(jù)存在噪聲[2],因此單純利用高光譜波段數(shù)據(jù)進(jìn)行濕地植物的精細(xì)分類(lèi),難以達(dá)到理想

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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5 康耀江;;植被指數(shù)在草地遙感中的應(yīng)用初探[J];湖南農(nóng)業(yè)科學(xué);2011年Z1期

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2 安培浚;頡耀文;;綠洲植被指數(shù)的遙感定量研究-以民勤綠洲為例[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

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9 楊虎;;FY-3微波成像儀植被指數(shù)反演研究[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

10 高懋芳;覃志豪;徐斌;秦曉敏;陶偉國(guó);;基于遙感與GIS的全國(guó)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)監(jiān)測(cè)[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 岳文澤;基于遙感影像的城市景觀格局及其熱環(huán)境效應(yīng)研究[D];華東師范大學(xué);2005年

2 劉占宇;水稻主要病蟲(chóng)害脅迫遙感監(jiān)測(cè)研究[D];浙江大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 韓春光;新疆植被指數(shù)與氣象因子的響應(yīng)關(guān)系研究[D];新疆大學(xué);2009年

2 韓曉勇;基于MODIS和地物光譜的植被水分定量遙感研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2009年

3 馬瑞;增強(qiáng)植被指數(shù)算法的研究及其在生態(tài)環(huán)境遙感產(chǎn)品生產(chǎn)分系統(tǒng)的應(yīng)用[D];河南大學(xué);2015年

4 杜剛;基于EOS/MODIS的植被指數(shù)監(jiān)測(cè)模型研究及應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2005年

5 唐勇;MODIS植被指數(shù)角度歸一化與地表參數(shù)遙感反演系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(遙感應(yīng)用研究所);2004年

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7 閆娜;基于MODIS陸地產(chǎn)品LST和NDVI及EVI的陜西旱情監(jiān)測(cè)[D];陜西師范大學(xué);2009年

8 周倩;基于MODIS-NDVI的重慶市作物估產(chǎn)模型研究[D];西南大學(xué);2012年

9 馬麗;多源信息復(fù)合的SVM混合地塊分解法提取玉米種植面積[D];西安科技大學(xué);2009年

10 李宗南;冬小麥長(zhǎng)勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2010年


  本文關(guān)鍵詞:適用于洪河濕地5種植物分類(lèi)的高光譜植被指數(shù)篩選,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):499534

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