基于分类回归树分析的遥感影像土地利用/覆被分类研究

以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。

应用GIS制作Coringa红树林物种分布图

Coringa野生保护区是印度东海岸第二大红树林保护区。采用PCQM(PointCenteredQuarterMethod)方法获取了该区红树林树木底面积数据Arcinfo 8.1制作物种密度分布图 ,结果显示 ,该区红树林植物有 15种 ,分属 8个科 10个属 ,动物则包括 7个门 (Arthropda ,Mollusca ,Pisces ,Amphibia ,Reptiles,AvesandMammals)。在 15种红树林植物中 ,Avicenniamarina ,A .officinalis和Excoecariaagallocha是保护区中分布最广泛的种类 ,他们的分布密度随盐度的变化而变化 ,Rhizophoraapiculata和R .

印度东海岸Coringa红树林生态系统退化研究(英文)

沿海地带的红树林对生态和环境具有极其重要的价值。但为了发展经济,人们正无意识地破坏着红树林资源。淡水资源的过度抽取以及渔业、水产业和工业的盲目开发,人类居住区的扩张及废物排放等造成红树林资源的大面积剧减,因此,当前对红树林作用的科学认识是保护热带红树林生态系统的关键。为了确定Coringa红树林生态系统退化的原因,笔者通过在研究区野外调查和与当地居民交流获得不同土地利用类型、农作物种植成分、社区基本需求及其它可获得性的资料,分析了影响Coringa红树林生态系统的几个因素如土地利用类型,农作物种植成分的变化及其导致的生态平衡破坏;最后提出了一些解决生态经济和可持续利用红树林资源的方法。