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991.
基于面向对象方法的IKONOS影像城市植被信息提取   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
根据城市植被在IKONOS影像上的光谱、纹理、几何和位置响应特征,采用面向对象的方法对城市植被进行分类.首先,利用NDVI和蓝波段光谱响应值的阈值将实验区分割为植被和非植被区,然后针对植被区利用区域增长算法进行二级分割,生成植被对象;根据植被在IKONOS上的响应特征,选择形状指数、亮度值、绿波段的最大差值、红波段的平均值、近红外波段的比率、近红外波段的方差和对象重心的位置,即横纵坐标以及Homogeneity指数等9个指标构建特征空间;在此基础上,利用最大似然法识别城市植被类型,并利用专家知识对分类结果进行再组合.研究表明,利用这种方法获得的城市植被信息总精度达到87.37%,Kappa系数达到0.8267.  相似文献   
992.
河北省森林植被恢复研究现状   总被引:1,自引:0,他引:1  
简述当前河北省荒漠化和水资源的现状和特点,指出河北森林植被恢复的历史机遇,同时指出河北森林恢复过程中存在的主要问题,重点论述森林恢复过程中植被恢复与水资源的关系、乔木与灌木的作用、自然恢复与人工恢复的关系、常规技术应用与新技术应用、生态建设与经济建设的关系、森林植被恢复的长期性与短期性关系和森林的主体作用。  相似文献   
993.
通过实地踏查、调研和大量资料分析,综合运用生态学、景观生态学、区域发展与规划以及水土保持学等多学科理论,结合退耕还林还草与经济发展的客观实际,构建了黄土高原不同立地条件下的植被营建技术模式。同时,提出开发利用相应立地条件下天然草地的优势种和主要伴生种,以丰富扩大植被建设所需的植物材料。  相似文献   
994.
排序是用来分析植被与环境之间生态关系的重要手段。该文主要是对除趋势对应分析(DCA)、典范对应分析(CCA)和除趋势典范对应分析(DCCA)这三种排序方法进行总结,讨论它们在中国草地植被群落研究中的应用现状,并得出除趋势对应分析与聚类分析结合使用效果比较好,主要是用来揭示群落之间的关系,并且在实际的应用中也比较多,而典范对应分析和除趋势典范对应分析在揭示种与环境关系方面具有明显的优势,但是由于某些条件的限制,在实际研究中应用的比较少。可见这几种排序方法在实际应用中具有一定的优势,所以应该加强这方面的应用,更加深入的研究草地植被群落,以期对草地生态学及草地植被群落生态关系的研究工作发挥重要的借鉴作用。  相似文献   
995.
生态蚕场的定义是:在柞蚕场中,生物群落的发展达到与环境充分协调,即环境的潜力得到充分利用的状态,顶级群落即是达到生态平衡的植被类型。柞蚕场的顶级群落是密闭型植被;柞树密度较大,每亩有柞树150墩(株)以上,养成中刈树型,并且柞树长势旺盛,轮伐前树冠郁闭度达0.7以上;树下草和灌木植物茂盛,覆盖率在80%以上,地表有2-3cm枯枝落叶层,轮伐周期为4—5年。每亩柞蚕场年产茧量7.5kg以上。  相似文献   
996.
广东石灰岩地区野生观赏植物资源的调查研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
通过对广东省石灰岩地区植物的野外调查,初步发现该地区可作观赏用途的野生植物有467种,分隶于116科.该地区野生植物资源在生物学特性上有其特殊性,喜钙植物是构成广东石灰岩植被的主要成份.从观赏用途角度出发,该地区观赏植物资源可分为观赏蕨类植物、盆景树桩植物、绿化树种及攀援植物、野生花卉植物、阴生及肉质植物和兰科观赏植物七大类.广东石灰岩观赏植物可分成两个分布区域,即英德至怀集一线以南和以北两个主要分布区.在该线南部地区以常绿植物为主,北部地区有较多的落叶植物;此线以南石灰岩区因植被受破坏严重,种类较贫泛.广东石灰岩地区观赏植物的分布与所处的自然植被带及石灰岩植被的发育和保存状况有密切联系.  相似文献   
997.
本文从植被的生态环境作用价值、植被破坏产生的影响、以及植被与农业生态环境保护等方面,论述植被在农业生态环境保护中的重要地位,提出建造和保护各种类型的植被,从宏观上改造农村生态环境,对发展农牧业具有战略意义。  相似文献   
998.
商蓉 《农家致富》2004,(22):4-5
照明不用电,做饭不用柴和炭。以沼气为主的农村能源建设,正在改变着我国部分农村破柴做饭、破坏植被的旧习惯。  相似文献   
999.
林竹隐 《安徽农业科学》2007,35(15):4487-4487,4495
石灰岩地区岩溶山地是一种较为特殊的生境类型,土壤含钙高,土壤水分难以保存,环境干燥,该地貌在云南地质中占很重要的地位。研究生长其上的植物及其在园林中的开发利用有特殊意义。通过对昆明周边岩溶地区植物资源进行设置样地调查,对其中部分园林开发利用价值较高的植物资源进行了统计、归纳,对其前景提出了看法。  相似文献   
1000.
精准农业观测卫星-高分六号卫星(GF6)增加了4个特殊波段,更加有效地反映了植被特有的光谱特性,为植被应用研究提供更为详细的地物光谱信息。为了分析GF6数据在植被识别能力上的优越性,比较了GF6号新增波段(红边1、红边2、黄边、紫边波段)和高分数据传统波段对有林地识别精度的影响。结果表明:GF6新增波段对有林地快速识别的精度达到97.67%,Kappa系数为0.95,比GF数据4波段对有林地的识别精度提高了3.35%,Kappa系数提高了0.08。CART自适应特征和阈值选择决策树算法比人工决策树分类算法对有林地识别精度有显著增加,精度由88.81%提高到97.67%,Kappa系数由0.78提高到0.95。GF6数据新增特殊波段结合CART自适应特征和阈值决策树算法对有林地具有快速优越的识别能力。  相似文献   
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