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基于CIWI模型的洪湖市水体识别及动态监测 总被引:2,自引:0,他引:2
以湖北省洪湖市为例,监测其水面面积的变化,以实现当地水资源的优化配置与管理.在分析研究区典型地物光谱特征的基础上,分别应用单波段阈值法、多波段谱间关系法和4种水体指数法对研究区水体进行识别提取,结果表明混合水体指数法(CIWI)区分度最高,提取效果最好,可以有效减弱城镇等噪音信息的干扰.并基于该方法利用TM影像提取了洪湖市近30年的水面积动态变化,2000年时水面面积最小(302.314 km2),近十年来水面面积逐渐回升,2010年达387.548 km2. 相似文献
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采用最大似然法、马氏距离法、光谱角填图法、支持向量机法、神经网络法和最小距离法6种分类方法,对辽宁省2010年3—12月MODISNDVI数据,用该数据做主成分分析的前3个主成分数据、前5个主成分数据和2010年6—10月MODISNDVI数据等4类数据进行土地利用分类研究。结果表明:6种分类方法中最大似然法、马氏距离法和最小距离法3种方法较适合对MODISNDVI数据进行信息提取,其总体分类精度分别达82.63%、80.29%、79.17%,乔木林类型信息提取精度分别达81.91%、78.54%、80.02%;3种对原始数据进行变换的方法中6—10月数据效果较好,其总体分类精度最高达82.63%,乔木林信息提取的最高精度达78.54%。 相似文献
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以RS和GIS技术为支撑,基于多时相Landsat遥感数据,采用监督分类中最大似然方法提取湘西自治州吉首市城市空间特征信息,通过影像叠加分析及重心转移分析,结合扩张速度指标和吉首市独特的人文因素研究表明:吉首市城区1987-2005年19a间面积翻了1.3倍,年平均增长率为4.511%;城区扩展空间主要集中在西南方向;在此基础上,以影响城市扩张视角多元化为出发点,通过分析社会经济因子、人口因子、政策导向性因子等因子对城区扩张的影响,得出在政策导向性的前提下,社会经济(GDP)和人口增长是吉首市城市扩展的核心影响因子。 相似文献
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杉木人工林平均树高遥感反演模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以湖南攸县黄丰桥国有林场杉木人工林为研究对象,以高分辨率SPOT5影像及1∶10 000地形图为数据源,提取海拔、坡度、坡向、郁闭度,B1(反射率)、B2(反射率)、B3(反射率)、B4(反射率),B1/B4、B2/B4、B3/B1,EVI、NDVI、RVI等14个因子,运用主成分分析法以及岭迹估计法剔除与平均树高相关性小的变量因子,确定影响平均树高估测的主要因子为:B2(反射率)、B4(反射率)、坡向、郁闭度、NDVI。基于最小二乘法建立遥感反演关系模型,用实地调查数据进行模型检验,平均树高估测回归模型的相关系数、决定系数、调整相关系数以及标准估计的误差分别为0.891 0、0.793 0、0.774 0、0.842 2,树高估测模型达到较好的拟合效果,得到杉木人工林的平均树高模型。 相似文献
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以湖南省攸县为研究区,利用2009、2010年SPOT5影像,在抽样可靠性指标为95%的情况下,设计系统抽样方案、分层抽样方案和简单随机抽样,通过SVM进行图像分类,并结合2009年湖南省连续清查数据对方案进行精度验证,得到适合研究区的抽样方案。结果表明:3种抽样方案中,适宜攸县森林资源调查的最优方案为,以抽样间隔为4 km×6 km(第Ⅰ层)、4 km×4 km(第Ⅱ层)、4 km×4 km(第Ⅲ层)进行的分层抽样,总体分类精度达到90.48%。其中,在系统抽样中,抽样间隔为4 km×4 km和2 km×2 km的方案总体精度均为88.10%,但前者训练样本数较少,表明在实际调查中,训练样本的数量与抽样的总体精度不是一直呈正相关。在分层抽样中,适合各层的最优抽样方案不一定相同,并且与系统抽样的最优方案也不一定相同。当抽样间隔相同时,分层抽样的总体精度要高于系统抽样的总体精度,但训练样本数少于系统抽样的训练样本数。所以在实际调查中,采用分层抽样较系统抽样,得到的精度较高,并且耗费的人力物力较少,较为高效。 相似文献
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面向对象的决策树分类技术 总被引:1,自引:0,他引:1
以SPOT 5 HRG影像为遥感信息源,在湖南省资兴市天鹅山林场开展面向对象的决策树分类技术研究.利用最佳指数和联合熵2个指标确定最佳波段组合方式为1(R)4(G)3(B),在对遥感图像进行正射校正和融合处理的基础上,采用面向对象的决策树分类技术,以优势树种龄组作为分类对象.结果表明:优势树种龄组的分类精度达80%以上,取得了较高的分类精度与分类效果. 相似文献
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樟树幼林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型 总被引:4,自引:0,他引:4
高光谱遥感的快速发展使得定量估算植被叶绿素含量成为可能.采用美国ASD公司生产的野外光谱辐射仪测量樟树幼林的冠层光谱,并对观测叶片进行同步叶绿素含量的测定;采用统计相关分析法,分析樟树冠层光谱与叶绿素含量之间的相关关系,并建立相应的估算模型.结果表明:樟树幼林叶绿素含量的敏感波段位于400、556、621 nm;通过建立各敏感段与叶绿素含量之间的估算模型并进行精度检验,得出了叶绿素含量估算的高光谱模型分别为y=exp(1.191 1458.912x)和y=3.29×exp(1458.912x).说明利用高光谱遥感数据可以估测樟树幼林的叶绿素含量. 相似文献