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以地物类型较复杂的福州市的城郊结合区一小块区域的土地利用分类为例,利用C4.5算法从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地形特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较及分析。结果表明,基于C4.5算法的分类方法的分类精度高于传统的监督分类和逻辑通道分类方法。因而利用C4.5算法构建决策树获取的分类规则是合理的,它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用分类中广泛应用的一项有效手段。 相似文献
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基于BP神经网络的森林植被遥感分类研究 总被引：12，自引：4，他引：8
如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。本文使用Landsat7ETM+遥感数据和森林资源分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对森林植被进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于森林植被遥感图像分类其效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。 相似文献
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基于 SAM 算法的遥感影像湿地植被分类 总被引：2，自引：0，他引：2
以黑龙江省扎龙自然湿地保护区高光谱遥感影像为试验区域,通过对野外试验调查数据和预处理后的高光谱遥感影像进行前期处理,再采用光谱角填图(SAM)图像分类方法进行植被分类实验得出结果,并与最大似然法和支持向量机(SVM)分类方法结果进行对比研究分析,通过实验结果得出误差矩阵和精度评价分析,得到最大似然法的总体分类精度和以及Kappa系数是最低的,而光谱角填图分类方法的总体精度为89.87%,Kappa系数为0.880 7,分类结果要好于其他两种分类方法,其对高光谱遥感影像植被分类实验更具有准确性和实用性。 相似文献
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基于AISA Eagle II机载高光谱数据的普洱市山区森林分类 总被引：2，自引：0，他引：2
山区森林的精细分类一直是遥感研究的一个难点,而利用高光谱技术识别地物和树种具有巨大潜力。山区的AISA Eagle II机载高光谱数据需经过大气校正和地形辐射校正后才能获得准确的树种光谱信息。采用Support Vector Machine(SVM)方法对山区森林按照森林类型以及树种进行分类,分类结果与实测样地数据和CCD高分辨率影像验证表明:利用AISA Eagle II机载高光谱数据对试验区的森林类型区分具有较好的分类结果,总体精度为97.74%;在树种分类方面也同样具有不错的分类潜力,总体精度为92.11%,但在阔叶树种间存在错分、漏分的现象。 相似文献
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《林业科学》2017,(2)
【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞距每类聚类中心的距离最近且像元数量最多,则中心元胞属于该类别),充分考虑影像及地物之间的空间特征,采用元胞自动机分类方法进行森林类型的识别分类。同时,以相同的样本数,采用3层BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,并比较2种方法的分类效果。【结果】基于元胞自动机的分类方法总体分类精度为88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【结论】元胞自动机模型应用于遥感影像森林类型识别分类可弥补因TM影像空间分辨率较低造成的遥感影像分类精度过低的问题,提高分类精度。在森林分布破碎、种类类型多样且结构复杂的带岭林区,该研究结果有助于森林资源监测与管理,可为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的数据及技术支持。 相似文献
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典型地物数据库是通过计算机自动分类来识别地物信息的。然而传统的以中低空间分辨率遥感数据建立的典型地物数据库由于同物异谱,同谱异物,单一指标信息等原因无法很好地区分相近目标。因此本文利用WorldView数据为典型地物影像建立数据库,可以加大遥感影像中的信息量,同时拟采用非监督分类、聚类分析的方法,以及多种指标信息对地物进行分类(如纹理信息、光谱信息等),可显著地提高识别精度,有助于更加快速、精确的识别地物类型,从而实现对地物的分类,增强遥感图像的识别,提高最终的地物分类精度以及此实验的分类效率与工作效率的提高,有着十分重要的现实意义。 相似文献
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分层分类与监督分类相结合的遥感分类法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感分类技术是获取土地利用/覆盖数据的主要方法.分层分类思想强调将分类过程逐级进行,每层选用不同的分类标准和方法;监督分类是基于传统统计分析的分类法,具有算法成熟,简便易行的特点.将2种方法相结合,建立起一个复合分类模型,并在SPOT影像上进行试验.试验证明:该方法能有效地提高分类精度,比单一使用监督分类法得到的结果精度提高了8.41%. 相似文献
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干涉测量土地利用影像分类决策树法森林识别研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理生成的干涉测量土地利用影像对森林识别方法进行初步研究。内容包括基于目标识别选择合成干涉测量土地利用影像处理方法、应用斜分类器（OCI）生成分类决策树以及在自主开发的软件中调整分类决策树、对分类结果进行像元级别上的精度检验和误差分析等。结果表明：ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理，利用其强度影像和相干影像可以合成多种干涉测量土地利用影像；其中最小值影像和 标准差影像较之于其它强度影像和变化影像更有利于区分水体和森林；由于OCI生成决策树的算法决定了在分类处理中没有不可分类别的存在，所以在初期选择分类类别时，要尽可能多的覆盖原始影像的数值区间；选择的各类别样本数据要尽可能的“纯”，以减少类别间数值区间的重叠，从而减少误分类情况。 相似文献
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以吉林省旺清林业局金沟岭林场为例,在地面调查数据和Landsat TM多光谱卫星遥感数据的基础上,以ERDAS遥感影像处理系统和MapInfo地理信息系统支持,利用基于二类调查数据取证遥感分类技术,对其森林景观进行分类和评价,得到金沟岭林场森林景观空间分布图及空间格局分析结果。本研究提出的一套实用技术方法可为宏观上快速提取森林景观要素及空间格局状态提供技术参考,结果可为进一步森林景观规划和设计提供依据。 相似文献
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依据簧以的自然状况和林业特点,按照分类区划原则,将本县区划为西北部沙丘（岗）重点生态公益林区和中东部一般公益林区,并对实施分类经营的可行性进行了分析和探讨。 相似文献
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划分公益林经营类型区的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
以林业可持续发展为指导思想，以乡镇作为公益林经营类型区划分的基本单元，阐述了划分公益林经营类型区的原则，提出了采用变异系数法、主成分分析法对公益林经营类型区的划分指标体系的筛选方法与过程。提出了采用以星座图法为主、以主成分分析和模糊聚类分析为辅相结合的方法对公益林经营类型区进行划分的方法与过程。 相似文献
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以180幅木材样本图片为对象,研究以小波变换方法提取特征参数,分析几种小波基的特点和性质,最终以对称性为依据,选择使用sym4小波对图像进行二级小波分解,可以得到一级水平细节HL1、垂直细节LH1、对角细节HH1,二级的近似LL2、水平细节HL2、垂直细节LH2、对角细节HH2共7个子图,提取整幅图像的熵和每个子图小波系数的均值及标准差作为特征参数。将木材纹理按照直纹、抛物线和乱纹3种纹理的分类标准,以BP神经网络作为分类器进行了木材纹理分类的验证,并与灰度共生矩阵的方法进行了对比。试验表明:采用小波变换的方法对木材纹理特征进行描述,不但提高了分类的准确率,重要的是缩短了运算时间,可以达到在线监测的要求。 相似文献
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余甘子育种资源分类与评价 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对余甘子20个指标30个品种的分析表明：来自不同地方的品种具有一定的区域性，同一区域的品种大体在同一类，全部参试品种分成了两类即G1类和G2类，其中G1全是来自印度的品种，G2类是国内不同分布区的品种和育种材料。2大类相应分为5个亚类。G1类开花结实性状主要表现在大果．雌花比例高．结果枝丛生性和结果枝结果数极少。G2类开花结实性状表现为结果枝和果实丛生性强，雄花比例低等优良性状，但果实大小普遍偏小。来自印度的品种和国内的品种材料间在开花结实生物学特性上具有较强的互补性。为以后的杂交育种提供了资源。 相似文献
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竹类旅游资源的分类与评价体系构建 总被引：1，自引：0，他引：1
在评述竹类资源、旅游资源分类和评价的相关研究基础上,对竹类旅游资源进行了界定和特征分析,将竹类旅游资源划分为3个主类、7个亚类和53个基本类型,构建了竹类旅游资源分类体系.通过层次分析法,构建了竹类自然和人文景观资源评价体系和等级评价标准.采用国家相关标准对竹林生态环境资源进行评价,确立了相应的等级评价标准.研究将为科学分类和评价竹类旅游资源,设计竹类旅游产品、确定资源开发强度与规模提供依据. 相似文献
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