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结合Landsat TM影像、Envisat ASAR的C波段雷达影像和地形辅助数据,采用决策树方法,包括分类回归树(C1assification and Regression Tree,CART)和随机森林(Random Forest,RF)算法,对扎龙湿地进行遥感分类。用实测GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)对比。结果表明,地形辅助数据和雷达后向散射系数对湿地分类精度的提高起重要作用。基于RF算法分类结果的总精度和Kappa系数分别为92.6%和0.901,沼泽湿地的分类精度达到96.3%,较CART算法和MLC监督分类方法有明显提高。该研究提供了一种快速、高效的内陆淡水沼泽湿地遥感分类技术。 相似文献
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混合像元的存在不仅影响了基于高光谱影像的地物识别和分类精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。本文以扎龙湿地为试验区,以环境一号卫星采集的高光谱影像为数据源,分别采用传统的全约束最小二乘光谱解混算法(fully constrained least squares spectral unmixing algorithm, FCLS)与基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法(sparse constrained least squares spectral unmixing algorithm, SUFCLS)实现了试验区湿地的精细分类,并对两种分类结果的表现及其分类精度进行了对比分析。研究结果表明:SUFCLS算法能够自适应的从光谱库中选择场景中所占比例最高的一组端元,并将此端元的组合应用于传统的全约束最小二乘光谱解混中实现不同湿地类型丰度的提取,该算法充分考虑了端元的空间异质性,弥补了FCLS算法在端元选取过程中的不足。精度验证结果表明与FCLS算法相比,SUFCLS算法分类结果的均方根误差更小,丰度的相关系数更高,因此该方法对于提高湿地解混精度以及实现湿地精细化分类具有重要意义。 相似文献
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MODIS NDVI时间序列在三江平原湿地植被信息提取中的应用 总被引:11,自引:0,他引:11
以三江平原为研究区,利用多时相的中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)影像数据,采用一种基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列的监督分类方法获取了研究区湿地植被的分布数据。监督分类以NDVI时间序列的波形所反映出的植被物候特征作为分类器,将离散的傅立叶变换应用于NDVI时间序列以减少高频噪声对分类的影响,并运用傅立叶变换后波形幅度和相位的相似性来确定像素的归属类别。根据研究区植被的物候特征的差异,区分出7种地表(沼泽、沼泽化草甸、滩地、水田、旱地、灌木和林地)的植被类型,得到三江平原2005年湿地植被的分布数据。该方法的总体分类精度达到79.67%,Kappa系数为0.752 5。研究表明,基于MODIS多时相NDVI数据,采用基于傅立叶组分的相似度分类方法可以客观、经济、快速的提取湿地植被分布数据。 相似文献
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以新疆和田河流域为例,采取Mann-Kendall趋势检测法、Pettitt突变检测法与小波分析等方法剖析了研究区近60年气温、降雨和径流变动特点。结果显示:(1)研究区降水、气温和径流均有增加或升高趋势,其中气温变化呈显著增加;(2)研究区降水、气温、径流突变分别发生于1986年、1996年和1993年;(3)研究区降水、气温和径流均无显著性周期性变化,但存在短时间段周期变化,降水在研究时段内呈现丰枯交替变化,自20世纪90年代逐渐湿化。气温呈现逐渐升高的发展趋势。20世纪90年代以前,径流年代际变化以偏枯为主,近20年年代际变化以偏丰为主。 相似文献
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概述中国气象局统一部署的9210系统工程的广西9210工程区级计算机及网络系统的总体结构及硬设备功能,配置。 相似文献