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题名考虑地形因素的像元均方差抛物线拟合高山松丰度研究
被引量：1
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作者
蒋胜昌
张加龙
陆驰
胥辉
黄传烯
罗云江
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机构
西南林业大学林学院
西南林业大学云南高校林业
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出处
《林业资源管理》
北大核心
2016年第5期59-64,共6页
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基金
云南省教育厅科学研究基金重点项目(2015Z143)
西南林业大学林学一级学科中青年后备人才培养计划(5009750101-1)
国家林业局林业公益性行业科研专项(201404309)
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文摘
基于香格里拉地区Landsat 8影像、外业调查和森林资源二类调查数据,采用坡度匹配法对遥感数据进行了地形校正,使用线性波谱分离(LSU)、匹配滤波(MF)、最小能量约束(CEM)、像元均方差抛物线(PMVP)等4种方法,提取了高山松丰度图。分析丰度结果,4个典型样区平均均方根误差值排序为LSU<PMVP<CEM<MF,PMVP能较好地分出高山松边界信息,丰度提取效果较好。使用上述4种不同方法将4个不同的地物混合类型提取的高山松丰度与真实丰度(0.557 7)进行对比,接近程度依次为PMVP,LSU,CEM,MF。利用像元均方差抛物线方法提取高山松丰度精度较高,后期还可以探索更合适的拟合曲线方法,使其能应用到森林树种的丰度提取和林地覆盖分类中。
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关键词
高山松
混合像元分解
香格里拉
Landsat8
像元均方差抛物线
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Keywords
Pinus densata
mixed pixel unmixing
Shangri-La
pixel mean variance parabola fitting
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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