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文献一、面向对象的旱区植被遥感精细分类研究
摘要针对旱区植被分类尺度过大、种群无法准确提取的问题,该文提出了面向对象的CFS-RF分类模型,即利用CFS算法对先验样本数据集进行特征优选,结合随机森林构建分类规则,完成分类过程。以新疆阿勒泰为研究区,利用GF-2数据,通过CFS、ReliefF两种不同特征选择方法和J48、SVM、RF 3种分类算法构造出6种面向对象分类方案来实现小尺度植被种群提取。结果表明,经过特征选择,上述分类方案的精度和效率均得到了提升。其中,CFS-RF算法最优,总体精度达到92.41%,Kappa系数为0.90,更适用于旱区植被遥感精细分类。
关键词高分影像 旱区植被 特征优选 面向对象分类
文献二、森林植被遥感分类研究进展探析
摘要森林是植被的主要类型之一,植被是森林生态系统的重要组成部分,利用遥感技术对森林植被类型进行分类,对森林保护、管理、恢复和可持续发展都具有重要意义。通过森林植被遥感分类数据源和分类方法,对我国森林植被遥感分类研究进展进行了探讨,分析了目前森林植被遥感分类研究面临的困难,探析未来我国森林植被遥感分类的发展趋势。
关键词遥感分类 遥感技术 森林植被 森林保护 可持续发展 进展探析 森林生态系统 数据源
文献三、SPEI和植被遥感信息监测西南地区干旱差异分析
摘要基于西南地区2000—2018年不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI1、SPEI3、SPEI12),应用线性趋势法和曼肯德尔检验(Mann-Kendall test,MK)法分析了西南地区气象干旱的时间变化特征,评价了日光诱导叶绿素荧光(SIF)、归一化植被指数(NDVI)以及增强型植被指数(EVI)等植被遥感数据对区域植被状况监测的有效性及差异性。结果表明:2000—2018年西南地区SPEI整体上呈微弱增加趋势,其中,2000—2013年间,SPEI12呈下降趋势(趋势率为-0.05/(10a),R^2=0.295),2014—2018年间,SPEI12时间序列呈上升趋势(趋势率为0.04/(10a),R^2=0.094),说明在气候变化背景下,近年来西南地区的干旱化趋势有所缓解。
关键词干旱 标准化降水蒸散指数 日光诱导叶绿素荧光 遥感 西南地区
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