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玉树地区融合决策树方法的面向对象植被分类
被引:11
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岳广阳
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赵林
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乔永平
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吴通华
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[1] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 冰冻圈科学国家重点实验室 青藏高原冰冻圈观测研究站
[2] 中国科学院大学
[3] 兰州大学草地农业科技学院 草地农业生态系统国家重点实验室
来源:
关键词:
面向对象;
决策树;
玉树地区;
植被分类;
D O I:
暂无
中图分类号:
Q948.152 [];
学科分类号:
071012 ;
0713 ;
摘要:
植被类型是反映气候变化和生态环境变化最直接、最敏感的指示器。草地作为青藏高原最主要的植被类型,对其进行分类研究可以为高原草地退化、荒漠化等研究提供直接的信息,也可以为全球变暖、冻土退化等提供间接的分析数据,同时还可以为陆面模型的模拟提供重要的参数。大面积区域的植被分类可以通过将研究区内的位置、纹理和地形属性等信息综合考虑来完成,面向对象的植被分类方法可以通过对研究区多重信息进行分割和合并,来生成植被类型图。而且,该方法可以克服传统决策树分类方法成图时像元分散的缺点。利用TM假彩色合成影像、ASTER DEM数据和MODIS的EVI和LST产品,对玉树地区的高寒草地类型进行了面向对象的划分,总体精度为49.32%。虽然相比仅用单独决策树分类方法的总体精度略微偏低,不过该方法可以在保持环境、地域等因子同植被类型统计关系的基础上,克服决策树方法带来的"椒盐效应"。此外,植被模型的物理过程、参数计算和获取环境因子等都比较复杂,本研究的方法也可以为植被分类制图提供一种简单,快速的方法。
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石红霄
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赵林
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马亦彤
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内蒙古民族大学 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所青藏高原冰冻圈观测研究站

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岳广阳
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赵拥华
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史健宗
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吴通华
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赵林
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丁永建
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刘洪岐
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机构: 首都师范大学资源环境与旅游学院资源环境与地理信息系统北京市重点实验室城市环境过程与数字模拟实验室省部共建国家重点实验室培育基地