森林植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)重要組成部分,具有水土保持、調(diào)節(jié)氣候、防風(fēng)固沙等多種生態(tài)功能。隨著“3S”技術(shù)的發(fā)展,特別是高空間分辨率遙感影像和新分類算法的出現(xiàn),利用遙感圖像進(jìn)行植被分類并研究其空間分布越來越成為可能。本次研究選擇黑龍江省為主要研究區(qū)域,主要是利用遙感RS和地理信息系統(tǒng)GIS技術(shù),對黑龍江省主要植被類型進(jìn)行分類,同時分析研究內(nèi)主要森林植被類型（本文主要指喬木類型,不包括灌木）的空間分布特征及與地形和氣象因子的關(guān)系。主要研究內(nèi)容如下：（1）以Landsat8遙感影像為數(shù)據(jù)源,以黑龍江省的固定樣地數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù),通過特征提取,利用影像的光譜特征、地形特征構(gòu)建隨機(jī)森林模型對遙感圖像進(jìn)行分類,并與傳統(tǒng)的最大似然分類法進(jìn)行分類精度的比較,進(jìn)而分析這兩種分類方法對森林植被類型分類的適用性。與此同時,對隨機(jī)森林模型參數(shù)和特征變量的選擇進(jìn)行分析,實現(xiàn)隨機(jī)森林模型分類精度和分類速度的最優(yōu)化。（2）以ArcGIS為平臺,以植被類型圖為基礎(chǔ),根據(jù)DEM提取海拔、坡度、坡向信息,氣象數(shù)據(jù)插值得到年平均降水量圖和年平均氣溫圖,通過空間疊置分析功能分析不同植被類型的空間分布特征以及地形因子... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：45 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 森林植被遙感圖像分類及國內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感圖像分類
        1.2.2 國外森林植被遙感分類
        1.2.3 國內(nèi)森林植被遙感分類
    1.3 隨機(jī)森林遙感圖像分類及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 隨機(jī)森林原理與特點
        1.3.2 國外隨機(jī)森林遙感圖像分類
        1.3.3 國內(nèi)隨機(jī)森林遙感圖像分類
    1.4 森林植被空間分布影響因子的研究
2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 自然地理條件
        2.1.2 氣候條件
        2.1.3 水系和土壤條件
        2.1.4 森林資源狀況
    2.2 研究數(shù)據(jù)
        2.2.1 Landsat8遙感數(shù)據(jù)
        2.2.2 固定樣地數(shù)據(jù)
        2.2.3 DEM數(shù)據(jù)
        2.2.4 氣象數(shù)據(jù)
    2.3 技術(shù)路線圖
3 研究方法
    3.1 分類系統(tǒng)的建立
    3.2 植被分類
        3.2.1 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.2 光譜特征提取
        3.2.3 分類方法
        3.2.4 分類精度驗證方法
    3.3 影響森林植被空間分布因子
        3.3.1 地形因子
        3.3.2 氣象因子
        3.3.3 基于GIS的空間疊置分析
4 結(jié)果與分析
    4.1 分類結(jié)果分析
    4.2 隨機(jī)森林模型參數(shù)優(yōu)化
        4.2.1 隨機(jī)森林參數(shù)的選擇
        4.2.2 隨機(jī)森林特征變量的重要性分析
    4.3 森林植被類型空間分布及影響因子研究
        4.3.1 黑龍江森林植被總體空間分布
        4.3.2 不同海拔上森林植被類型的空間分布
        4.3.3 不同坡度上森林植被類型的空間分布
        4.3.4 不同坡向上森林植被類型的空間分布
        4.3.5 不同降水量森林植被類型空間分布
        4.3.6 不同溫度森林植被類型空間分布
結(jié)論與討論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]崇明東灘南部鹽沼植被空間分布及影響因素分析[J]. 丁文慧,姜俊彥,李秀珍,黃星,李希之,周云軒,湯臣棟.  植物生態(tài)學(xué)報. 2015(07)
[2]基于多種分類器組合的森林類型信息提取技術(shù)研究[J]. 張智超,范文義,孫舒婷.  森林工程. 2015(03)
[3]基于隨機(jī)森林和MR8濾波器的圖像分類研究[J]. 黃婷,趙自明.  嘉應(yīng)學(xué)院學(xué)報. 2015(02)
[4]基于RF模型的高分辨率遙感影像分類評價[J]. 劉海娟,張婷,侍昊,徐雁南,吳文龍,余佩玲.  南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(01)
[5]基于隨機(jī)森林的洪河濕地遙感影像分類研究[J]. 王書玉,張羽威,于振華.  測繪與空間地理信息. 2014(04)
[6]基于隨機(jī)森林的大姚縣TM遙感影像分類研究[J]. 王棟,岳彩榮,田傳召,范懷剛,王躍輝.  林業(yè)調(diào)查規(guī)劃. 2014(02)
[7]基于多時相MODIS數(shù)據(jù)的四川省森林植被類型信息提取[J]. 楊存建,周其林,任小蘭,程武學(xué),王琴.  自然資源學(xué)報. 2014(03)
[8]物候特征輔助下的隨機(jī)森林宏觀尺度土地覆蓋分類方法研究[J]. 李治,楊曉梅,孟樊,范文義.  遙感信息. 2013(06)
[9]基于紋理信息的森林類型遙感識別技術(shù)[J]. 王鶴霖,范文義,趙妍,楊國舜,楊曉琴.  東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2013(06)
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碩士論文
[1]陜西省植被類型的空間分布[D]. 汪麗平.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2015
[2]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林植被遙感分類研究[D]. 劉旭升.北京林業(yè)大學(xué) 2004



本文編號：3303064