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基于遥感影像的大区域植被类型样本快速提取方法研究——以寒温带针叶林区域为例
被引量:
5
1
作者
胡博
鞠洪波
+2 位作者
刘华
郝泷
刘海
《林业科学研究》
CSCD
北大核心
2017年第1期111-116,共6页
[目的]利用遥感影像的宏观性,基于植被分类资料数据,依据实验区域遥感影像及衍生影像本身特点,实现大区域样本快速提取。[方法]实验参考1∶100万植被图、WESTDC中国土地覆盖图,结合实验区域2001年MODIS时序NDVI影像的非监督分类结果,利...
[目的]利用遥感影像的宏观性,基于植被分类资料数据,依据实验区域遥感影像及衍生影像本身特点,实现大区域样本快速提取。[方法]实验参考1∶100万植被图、WESTDC中国土地覆盖图,结合实验区域2001年MODIS时序NDVI影像的非监督分类结果,利用矢、栅数据的空间特征,将实验影像非监督分类的类型信息关联为随机样点属性,依据该属性中包含的非监督分类类型数和各类型的样点比例,对比类别间样本可分离性指标、标准差变化,实现样本纯化。[结果]纯化后的植被样本与WESTDC中植被空间分布基本一致,主要植被类型空间分布精确程度为84.82%。将纯化前后的样本输入最大似然分类器,总体分类精度提高了32.52%。[结论]该采样方法适用于宏观大区域植被样本数据的快速提取。同时,节省了大区域植被类型调查消耗的人力物力资源和时间,提高了采样效率。
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关键词
遥感
大区域
快速采
样
样点纯化
下载PDF
职称材料
题名
基于遥感影像的大区域植被类型样本快速提取方法研究——以寒温带针叶林区域为例
被引量:
5
1
作者
胡博
鞠洪波
刘华
郝泷
刘海
机构
中国林业科学研究院资源信息研究所
出处
《林业科学研究》
CSCD
北大核心
2017年第1期111-116,共6页
基金
国家863计划课题(2012AA102001)
文摘
[目的]利用遥感影像的宏观性,基于植被分类资料数据,依据实验区域遥感影像及衍生影像本身特点,实现大区域样本快速提取。[方法]实验参考1∶100万植被图、WESTDC中国土地覆盖图,结合实验区域2001年MODIS时序NDVI影像的非监督分类结果,利用矢、栅数据的空间特征,将实验影像非监督分类的类型信息关联为随机样点属性,依据该属性中包含的非监督分类类型数和各类型的样点比例,对比类别间样本可分离性指标、标准差变化,实现样本纯化。[结果]纯化后的植被样本与WESTDC中植被空间分布基本一致,主要植被类型空间分布精确程度为84.82%。将纯化前后的样本输入最大似然分类器,总体分类精度提高了32.52%。[结论]该采样方法适用于宏观大区域植被样本数据的快速提取。同时,节省了大区域植被类型调查消耗的人力物力资源和时间,提高了采样效率。
关键词
遥感
大区域
快速采
样
样点纯化
Keywords
remote sensing
large area
quick sampling
sample purification
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遥感影像的大区域植被类型样本快速提取方法研究——以寒温带针叶林区域为例
胡博
鞠洪波
刘华
郝泷
刘海
《林业科学研究》
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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