基于知识规则的土地利用/土地覆被分类方法——以黑河流域为例

被引：12

作者：

候玉婷 ^{[1
]}

王书功 ^{[2
]}

南卓铜 ^{[3
]}

机构：

[1] 兰州大学资源环境学院干旱区水循环与水资源研究中心

[2] 匹兹堡大学土木与环境工程系

[3] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所

来源：

地理学报 | 2011年 / 66卷 / 04期

关键词：

黑河流域; 土地利用/覆盖; 知识规则; USGS土地利用/土地覆被数据; 最小距离分类法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S159 [土壤地理、土壤调查]; F301 [土地经济学];

学科分类号：

082802 ; 1204 ; 120405 ;

摘要：

本文提出了一种基于知识规则的土地利用/土地覆被分类的新方法。知识规则是基于专家经验建立起来的,反映研究区内不同分类系统下各类别的地理分布特性与地理分布交叉可能性。基于黑河流域90m分辨率DEM、2009年逐月1km分辨率NDVI,参考美国地质调查局(USGS)1km分辨率土地利用/土地覆被数据在欧亚大陆上各类别的聚类中心,应用在上、中、下游分别建立的知识规则,以知识规则结合最近距离的USGS类别聚类的方法,制作了一套与USGS全球土地覆被分类标准一致的、可以用于大气模式以及陆面过程模式的黑河流域土地覆被类型分布数据。本方法分类结果与以往研究采用的类别映射方法的分类结果及实际地物影像进行对比,表明知识规则下的分类结果更能准确表达流域地表覆盖特征,对冰雪、冻土类别和沙地荒漠类别的表现更优。

引用

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页数：13

共 17 条

[1]

基于SVM的MODIS数据土地覆盖分类方法研究.[D].王荣静.中国农业大学.2005, 05

[2] 基于中国植被数据的陆面覆盖及其对陆面过程模拟的影响 [J].