基于PCA变换和神经元网络分类方法的中国森林制图研究

被引：5

作者：

刘爱霞 ^{[1
]}

刘正军 ^{[2
]}

王静 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国土地勘测规划院国土资源部土地利用重点实验室

[2] 中国测绘科学研究院

来源：

长江流域资源与环境 | 2006年 / 01期

关键词：

NDVI; 森林制图; 神经网络; 时间序列;

D O I：

暂无

中图分类号：

P285.1 [自然地理图的编制];

学科分类号：

070503 ; 081603 ;

摘要：

主要讨论基于NOAA AVHRR数据生成的NDVI时间序列数据与其他来源的地理数据结合进行中国森林细分类和制图的研究。首先利用ISODATA聚类方法对由NDVI时间序列数据派生的NDVI矩阵变量因子进行土地覆盖类型的分类,然后利用已有的植被类型图、TM影像以及地面样点数据作为参考依据,进行类合并,获得中国森林边界。然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合部分地理数据和地面样点调查数据,利用神经元网络方法进行中国森林分类,并依据种属和物候学特征、中国气候区划图以及国家植被分类二、三级分类系统,进行重新归类,得到最后的1 km中国森林分类图。分类结果表明,所用方法能够更加细致地划分森林类型,并且能保留一个相对较高的分类精度。

引用

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页数：6

共 9 条

[1]

Global land cov-er classifications at 8 km spatial resolution:the use of trainingdata derived from landsat imagery in decision tree classifiers. DeFries R S,Hansen M C,Towshend J R G. International Journal of Remote Sensing . 1998

[2]

Global discrimination of land cover types frommetrics derived from AVHRR pathfinder data. DeFries R S. RemoteSens of Environ . 1995

[3]

A phenological classification of terrestrial vegetationcover using shortwave vegetation index imagery. Lloyd D. Int J Re-mote Sensing . 1990

[4]

Characterization andclassification of South American land cover types using satel-lite data. Townshend J R G,Justice C O,Kalb V. International Journal of Remote Sensing . 1987

[5]

Continental landcover classification using meteorological satellite data. Tucker C J,Townshend J R G,Goff T E. Science . 1984

[6]

Global land cover classi-fication by remote sensing:present capabilities and future pos-sibilities. John T,Christopher J,Wei L,et al. Remote Sensing of Environment . 1991

[7]

Multispectral classifica-tion of landsat-images using neural networks. Bischof H,Schneider W,Pinz A J. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 1992

[8]

A comparison of the IGBP discover andUniversity of Maryl and 1km global land cover products. Hansen M C,Reed B. International Journal of Remote Sensing . 2000

[9]

Modeling theexchanges of energy,water and carbon between continents andatmosphere. Sellers P J,Dickinson R E,Randall D A,et al. Science . 1997

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