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基于MODIS影像和随机森林算法的河北坝上林地动态监测
被引量：
6
1
作者
周佳宁
张洁
李天宏
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期792-800,共9页
为了揭示河北省坝上地区林地的动态变化特征,采用250 m空间分辨率的MODIS反射率和NDVI数据,利用TM遥感影像辅助选择训练样本,基于随机森林分类算法,提取2000—2015年8个时相的林地信息,并分析其空间变化情况。结果表明,与常用的最大似...
为了揭示河北省坝上地区林地的动态变化特征,采用250 m空间分辨率的MODIS反射率和NDVI数据,利用TM遥感影像辅助选择训练样本,基于随机森林分类算法,提取2000—2015年8个时相的林地信息,并分析其空间变化情况。结果表明,与常用的最大似然法和神经网络法相比,随机森林法分类的精度更高,总体精度和Kappa系数分别为91.89%和0.88。通过二进制编码方法,快捷地揭示了8个时相的林地信息在空间上的动态变化,识别出变化幅度较大的年份和空间分布。结果显示,林地退化严重的地区集中在丰宁、围场、张北和沽源四县,时间集中在2002,2010和2013年。
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关键词
坝上林地
MODIS
随机森林算法
动态监测
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题名
基于MODIS影像和随机森林算法的河北坝上林地动态监测
被引量：
6
1
作者
周佳宁
张洁
李天宏
机构
北京大学深圳研究生院环境与能源学院
北京大学环境科学与工程学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期792-800,共9页
基金
国家自然科学基金(41071027)资助
文摘
为了揭示河北省坝上地区林地的动态变化特征,采用250 m空间分辨率的MODIS反射率和NDVI数据,利用TM遥感影像辅助选择训练样本,基于随机森林分类算法,提取2000—2015年8个时相的林地信息,并分析其空间变化情况。结果表明,与常用的最大似然法和神经网络法相比,随机森林法分类的精度更高,总体精度和Kappa系数分别为91.89%和0.88。通过二进制编码方法,快捷地揭示了8个时相的林地信息在空间上的动态变化,识别出变化幅度较大的年份和空间分布。结果显示,林地退化严重的地区集中在丰宁、围场、张北和沽源四县,时间集中在2002,2010和2013年。
关键词
坝上林地
MODIS
随机森林算法
动态监测
Keywords
forest in Bashang area
MODIS
Random Forest Algorithm
dynamic monitoring
分类号
X835 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MODIS影像和随机森林算法的河北坝上林地动态监测
周佳宁
张洁
李天宏
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
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