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甘南地区MODIS土地覆盖产品精度评价 总被引：4，自引：0，他引：4
以甘南州为研究区,参考2004年TM遥感影像目视解译分类图,评估了2004年MODIS土地覆盖产品MCD12Q1的分类精度。研究结果表明:1)MCD12Q1产品的IGBP、UMD、LAI/FPAR、PFT 4种土地覆盖分类图像中,UMD分类图像的总体精度最高,为61.03%,草地分类制图精度达91.61%,用户精度达61.53%。2)该产品分类误差主要为林地漏测误差和草地多测误差,其中LAI/FPAR图像的林地漏测误差和草地多测误差最高,分别达85.04%和38.90%。3)统计计算2001-2005年UMD分类图像的甘南州草地总面积,与甘南州统计年鉴的数据基本一致,能够反映甘南草地时空分布范围及面积的动态变化特征。 相似文献
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《科技视界》2013,(31)
本文利用陕西省合阳县1990、2000、2007年三期TM,ETM+遥感影像等图件,基于ERDAS9.2平台构建知识库,使用分层分类法遥感解译三期影像,并辅佐以监督分类,非监督分类进行局部检验。随机精度检验结果符合要求,根据解译结果及实地踏勘进行变化监测,最终得出合阳县土地覆盖状况及其变化规律,提出合理化发展建议。同时对各种地物TM影像光谱特征曲线进行对比分析及机理解释。结果表明:近30年间,耕地先增加后减少,部分耕地转化为果园和居民地;草地先减少后增加,总减少幅度为7%,主要转化为耕地;居民地大幅度增加,主要是占用耕地;土地变化的驱动力主要是人口增加和产业结构调整。 相似文献
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及时准确监测草地植被覆盖度,对草地资源的可持续利用及生态系统的恢复与重建具有重要意义。本研究以荒漠草地植被为研究对象,采用监督分类与植被指数直方图相结合的阈值法,分析了6种RGB植被指数对荒漠草地的识别效果。研究结果表明： 归一化绿红差异指数 (normalized green-red difference index, NGRDI)对草地覆盖度的提取精度最高,其平均绝对误差和均方根误差分别为2.56%和3.06%。监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合的阈值法对荒漠草地植被覆盖度的提取效果较好,可以用于荒漠草地植被覆盖度的提取。 相似文献
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基于遥感资料的植被类型划分能快速获得大尺度的植被覆盖变化数据。采用遥感和GIS技术,利用天山北坡典型草地2008年Landsat 5 TM遥感影像和1999年Landsat 7 ETM+全色波段数据,在对遥感影像预处理的基础上,进行了数据融合处理。根据融合影像的纹理特征进行监督分类,将研究区域的植被初步分为8种主要覆盖类型,在监督分类的基础上借助专家知识系统构建决策树,进一步将草地分为5类,包括平原荒漠、平原沙漠、低山荒漠、温性草甸和高寒草甸,最后对分类结果进行精度评价,总精度在95%以上,总Kappa系数为0.939 6,间隔9年的影像融合和决策树分类方法在研究区植被分类中具有较高的可行性。 相似文献
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利用环境减灾卫星HJ 1A高光谱图像数据,分析了研究区不同土地覆盖类型的波谱曲线特征,比较了监督分类和光谱角分类方法对高光谱影像的分类精度,研究了高寒牧区草地生物量超光谱遥感监测模型。结果表明,1）不同地物波谱曲线的吸收位置和吸收深度等波谱特征在可见光波段具有较大差异,在近红外波段吸收特征相似。在可见光波段,云和植被的吸收位置最少,都只有1处,但云的吸收深度小于植被;裸地吸收位置有5处;水域吸收位置最多,有6处。2）光谱角与监督分类均适于高光谱影像分类,但光谱角分类方法的总精度可达85.9%,远高于监督分类法。3）依据草地生物量与9种植被指数间的回归分析结果,选出了适合研究区草地植被生物量动态监测的两种植被指数,即归一化植被指数和比值植被指数。 相似文献
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及时准确监测草地植被覆盖度,对草地资源的可持续利用及生态系统的恢复与重建具有重要意义.本研究以荒漠草地植被为研究对象,采用监督分类与植被指数直方图相结合的阈值法,分析了6种RGB植被指数对荒漠草地的识别效果.研究结果表明:归一化绿红差异指数(normalized green-red difference index,NGRDI)对草地覆盖度的提取精度最高,其平均绝对误差和均方根误差分别为2.56％和3.06％.监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合的阈值法对荒漠草地植被覆盖度的提取效果较好,可以用于荒漠草地植被覆盖度的提取. 相似文献
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利用多时相Landsat8图像提取苜蓿人工草地信息 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古阿鲁科尔沁旗为例,利用2013年5月5日至10月21日期间的16景Landsat8OLI和1景Pleiades遥感图像,研究苜蓿人工草地遥感信息提取方法。结果表明:依据一年中苜蓿生长与生产动态变化特点,提出基于多时相Landsat8OLI遥感图像的NDVI加和法和NDVI差值加和法。非监督分类方法的提取精度最高(100%),NDVI差值加和法次之(94.55%),NDVI加和法最低(91.23%)。NDVI加和法会出现误判,不宜用于苜蓿人工草地遥感信息提取;非监督分类方法与NDVI差值加和法各有优势,只要依据多时相Landsat8OLI图像,结合野外调查数据,均能够获得满意的结果。 相似文献
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基于GIS的青海省季节牧场分布研究 总被引：1，自引：1，他引：0
青海省草地畜牧业生产具有显著的季节性,准确掌握草地季节利用状况对科学合理的指导宏观畜牧业生产具有重要意义。自然因素虽然在草地的季节利用中起关键作用,但近年来人类活动的影响也日益明显。该研究基于双影响因子的思路,以海拔要素为基础划分季节牧场,并充分考虑人类活动的影响,提出了基于GIS的以人口分布修正季节牧场的新方法,对青海省8个地区分别建立分类模型;并对结果的精度和比例分别进行验证。验证结果表明:修正划分的青海省季节牧场图总体精度为66.65%,2种季节牧场的比例也符合传统的利用比例,能够反映实际的草地季节利用状况。 相似文献
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以植被-生境学分类(vegetation-habitat classification system of grassland,VHCS)方法为基础的定性的中国草地分类系统,以及定量的气候-土地-植被综合顺序分类系统(comprehensive and sequential classification system of grassland,CSCS)是我国常用的2大草地分类系统。在实际应用中,因“草原”和“草地”概念的重叠、混淆和交叉,以及定性分类和定量分类的差异,造成了操作上的困扰,研究结果亦不便相互交流。本研究通过2大系统一级单位-“类”的分类指标、名称和属性的对比,分析了2个系统“类”的兼容性,建立了两者间的对应关系,并利用基本同期的CSCS分类图和数字化的中国草地资源图(VHCS),以内蒙古自治区和甘肃省为例,在ArcGIS平台上进行了验证分析。研究结果表明:1)以广义草原或草地概念为基础的CSCS是一个大系统,兼容了以中国为例的VHCS分类系统;2)兼容VHCS的CSCS的类,两者在分类指标、名称和属性方面均能达到统一;3)空间叠置分析表明,若不考虑森林和非地带性类,内蒙古和甘肃区域2个分类系统分类结果的兼容性分别达到61.4%和61.1%;有差异的区域,基本上表现出草地实际调查结果(VHCS)是比原生潜在草地(CSCS)在更恶劣气候条件下的低分类级别的草地类,说明人为干扰已超过了原生草地生态系统的生存阈限,导致草地逆行演替;4)对CSCS与VHCS分类结果的对比分析研究,可科学地揭示人为干扰下草地的演替状态,并明确草地恢复和重建的目标。 相似文献
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TM影像应用于草地资源类型调查与制图的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
ＴＭ影像为大范围、高效率、低成本调查草地资源提供了一种新技术手段。本文在介绍ＴＭ影像的特点及其解译原则的基础上，对ＴＭ影像应用于草地资源类型调查与制图可靠性进行了初步分析，结合“三北”防护林甘青宁类型区遥感综合调查研究课题，提出ＴＭ影像应用于草地资源调查与制图方法。强调欲提高ＴＭ影像目视解译的精度，须把室内综合预判与野外选线考察紧密结合起来。 相似文献
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草地资源遥感调查方法的研究 总被引：1，自引：1，他引：0
七十年代以来,遥感技术发展十分迅速,它广泛地应用于地质、地理、土壤、森林、草地等多种学科。草地资源遥感调查就是利用遥感技术调查草地的数量、质量和分布,它更新了常规调查的方法和手段,缩短了调查周期,改变了草地资源图件的制图工艺和流程,提高了总体调查的准确性。新一代陆地资源卫星遥感影像的应用,明显提高了地类的可判性和判读精度,增加了各类草地面积数据的可靠性,特别是经过 TM 波段比较值处理和 TM 缨帽变换等处理后的影像,质量较高,其解译精度完全符合大面积草地资源调查的精度要求。 相似文献
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基于决策树方法的青藏高原温泉区域高寒草地植被分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
植被指数作为植被生长状态的最佳指示因子,已成为植被分类的重要手段之一。为了解青藏高原温泉区域高寒草地植被的分布状况,利用野外样方调查获得植被点数据,结合MODIS/EVI遥感影像数据及数字高程（DEM）数据,综合分析各种高寒草地植被类型的EVI时序曲线特征及其生长环境的高程、坡度和坡向等地形特征,建立知识库并采用决策树分类算法对该区域的高寒草地植被分类进行研究。结果表明,总体分类精度为72%,Kappa系数是0.6,决策树方法能有效地分类和识别具有相似EVI时序特征的高寒草地植被。 相似文献
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基于CBERS和MODIS数据的草地资源监测评价研究 总被引：2，自引：2，他引：0
在编制《草地资源遥感调查大纲》、《草地资源区划界定操作细则》、《草地资源区划界定图形数据及制图要求》等系列规范、细则,以及包括基础地理信息、草地资源信息等多个方面的综合调查分类指标体系及数据字典的基础上,研究和探索了一整套利用CBERS数据建立草地资源遥感解译标志,采用人机交互的方式在GIS软件中对草地资源类型图进行更新,并以CBERS数据更新后的草地资源专业图件作为背景,应用EOS/MODIS数据实现草地植被的遥感动态监测与评价。 相似文献
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高原鼠兔是青藏高原特有的小型啮齿动物,是高寒草地生态系统的关键种。科学合理防控高原鼠兔危害,对其危害程度开展监测和评价十分必要。通过无人机空中遥感平台并结合地面调查,以甘肃省玛曲县高原鼠兔危害草地为研究对象,选择不同危害程度的典型样地,采用自主设计的软件提取无人机影像中高原鼠兔洞口数、地上生物量、草地盖度等指标;构建了由洞口数、地上生物量、盖度和可食牧草比例组成的高原鼠兔危害等级综合指标体系,并对研究区样地进行危害等级划分。最终形成一套适用于高原鼠兔危害的低空遥感监测方法,可为后期高效、准确监测高原鼠兔危害提供有力的技术支持。主要结果如下：1）经实地人工调查结果验证,无人机影像洞口数量和植被盖度解译精度分别达到95%和93%。2）筛选了可见光波段差值植被指数VDVI作为估测地上生物量的最佳植被指数,并构建了估测模型。经实地调查验证平均精度为86.54%。3）构建了综合危害指数DRI,并提出了划分危害级别的各指标量化值。通过聚类分析将研究区鼠害地划分为5个等级,即I-无危害草地,Ⅱ-轻度危害草地,Ⅲ-中度危害草地,Ⅳ-重度危害草地,V-极度危害草地。 相似文献
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有毒植物入侵对草地生态系统和生物多样性的影响日益严重,无人机遥感为毒草防治提供了快速高效的监测方法。以青藏高原危害最严重的有毒植物狼毒为研究对象,探讨基于无人机影像的高精度狼毒遥感识别及盖度估算方法。在盛花期获取典型狼毒入侵草甸的无人机RGB正射影像,结合植被指数、色彩变换和纹理滤波方法提取狼毒识别特征,通过ReliefF-VIF/Pearson二次降维筛选出6项最优特征,基于RF、SVM和ANN三种机器学习算法构建狼毒识别模型。结果表明,与原始RGB波段相比,优选特征使狼毒识别精度有效提高4%～7%。三种分类方法的分类总精度和狼毒分类精度均大于81%,基于优选特征的RF和SVM模型的分类总精度和狼毒分类精度达到91%以上,狼毒识别效果最佳。随着统计单元的增大,利用无人机RGB影像分类结果估算狼毒盖度的精度明显下降但稳定性逐渐增加,斑块尺度50～60 cm是狼毒盖度估算的最优尺度。 相似文献
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基于SOFM网络法的天然草地分类 总被引：1，自引：0，他引：1
自组织特征映射(SOFM)模型是一种无监督的人工神经网络计算方法,适用于解决多种分类和识别问题。本研究首次将SOFM网络法用于中国新疆准噶尔盆地西部地区的天然草地分类中,基于该法的聚类功能,依据草地生产、生态、经济等方面的6个天然草地分类指标,结合Matlab软件对神经网络进行权值训练,将这31份草地样本数据分为温性荒漠类、温性草原类、草甸类3类。并将分析结果与集对分析法、灰色关联度分析法、投影寻踪法做了对比分析。结果表明,SOFM网络法与上述3种方法分析基本一致,可以很好地反映和提取样本中复杂的信息,分类效果较好。说明了SOFM网络法对不同类型草地之间草地资源的整体性有很好的区分度。由此得出SOFM网络法对草地进行分类具有很好的实用价值,可以在聚类分析中广泛应用。 相似文献
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TM图象在草在蝗虫分布中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
利用已成功解译的卫星遥感Landsat TM图象 ,对其各景观生态类型上的草地蝗虫分布进行了定量评估 ,结果为 :蝗虫在干草原上危害较重 ,高寒草甸上危害较轻 ,其它草地类型上不造成危害 ,基于评价结果 ,于 1 997～ 1 999年进行了实地调查 ,评估结果和调查结果的吻合率为 80 .77%。 相似文献