基于多源多時相遙感影像的山地森林分類決策樹模型研究
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【摘要】：山地是森林重要的分布區(qū),然而山地多樣的森林類型、高度異質(zhì)化的景觀格局、突出的地形效應(yīng)以及云、霧的干擾均不同程度地影響了山地森林類型的遙感自動制圖。多源多時相遙感影像提供的季相節(jié)律信息是當(dāng)前提高土地覆被遙感制圖精度的重要信息源之一。以岷江上游地區(qū)為研究區(qū),以國產(chǎn)環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星多光譜CCD(簡稱HJ CCD)影像和美國Landsat TM影像為數(shù)據(jù)源,以決策樹為分類方法,根據(jù)參與分類影像的時相差異設(shè)計了5組對比實驗(生長季單時相組、非生長季單時相組、生長季多時相組、非生長季多時相組、全時相組),對比論證多源多時相遙感影像對山地森林類型自動制圖的貢獻和作用。對比結(jié)果表明:生長季和非生長季相結(jié)合的多時相遙感影像較單時相或單一類型(生長季或非生長季)多時相遙感影像,更能顯著提高山地森林類型自動制圖精度,且能降低分類決策樹的復(fù)雜程度,更有利于山地森林類型的自動提取。
【作者單位】： 中國科學(xué)院水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 山地森林制圖 多源多時相影像 決策樹模型 面向?qū)ο?/strong>
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41271433、41571373) 中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項子課題(XDA05050105)和中國科學(xué)院“百人計劃”項目聯(lián)合資助
【分類號】：TP751
【正文快照】： 2中國科學(xué)院大學(xué),北京100049)1引言近年來,全球平均氣溫持續(xù)升高,對CO2、CH4等溫室氣體增溫效應(yīng)及其應(yīng)對策略的研究越來越受到關(guān)注。森林生態(tài)系統(tǒng)以其豐富的生物多樣性[1]和巨大的固碳潛力[2]成為全球變化研究的熱點。人類大面積的森林砍伐、毀林開荒,導(dǎo)致森林覆蓋面積逐年下
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