基于遥感影像的峻河流域高寒灌丛决策树提取方法

本文选择青海湖流域内一个具有代表性的小流域—峻河流域为研究对象,通过该区域IKNOS-2高分辨率影像的分析,发现该区域高寒灌丛的分布与海拔、坡度、坡向等因素密切相关。据此,将研究区1:5万DEM数据融入TM影像植被分类过程中,建立一种新的决策树分类方法,结果将分类总体精度提高到89.37%,Kappa系数提高到0.7875,达到一般分类结果的精度要求。这说明,加入多源数据,尤其是地形数据,能够显著提高高寒灌丛植被的分类精度。

基于遥感的高寒灌丛分布变化及其驱动力——以峻河流域为例

利用遥感影像和多源地理信息提取峻河流域高寒灌丛,分析近30年来区域高寒灌丛分布面积的变化,并与峻河流域年平均温度、年降水量、年蒸发量以及蒸发量和降水量的比值进行对比,探讨影响高寒灌丛面积变化的气候因子。研究结果表明:①峻河流域高寒灌丛面积在10年尺度上具有一定的波动性,1977年-1990年高寒灌丛的面积增加14.37km2,1990年-2000年高寒灌丛面积减少了12.61km2,2000年-2009年高寒灌丛面积又增加了8.53km2;②峻河流域高寒灌丛面积变化与该区域的温度和降水变化没有直接的相关关系,但与蒸发量与降水量的比值呈反相关;③峻河流域高寒灌丛面积变化与整个青海湖流域的干旱强度变化相关,干旱强度越大,高寒灌丛分布面积减小,反之,干旱强度减小,高寒灌丛面积增加。