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高光谱遥感影像森林信息提取方法比较被引量：14: 1; 作者张雨林辉 +2 位作者臧卓严恩萍东启亮《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期75-79,共5页; 以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,运用最小距离、马氏距离、最大似然、光谱角制图、光谱信息散度、神经网络、支持向量机7种分类方法对Hyperion高光谱数据进行森林信息提取。通过对信息提取结果进行比较分析得出:针对Hyperion... 展开更多; 关键词高光谱遥感 HYPERION数据森林信息提取黄丰桥林场; 在线阅读下载PDF 职称材料

浙江省森林信息提取及其变化的空间分布被引量：13: 2; 作者姜洋李艳《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第24期7261-7270,共10页; 如何利用遥感技术提取森林信息是遥感应用的重要领域之一。以不同时相的Landsat TM/ETM+为数据源,采用面向对象和基于多级决策树的分类方法得到浙江省2000年、2005年以及2010年的森林植被覆被图。经实地采样点验证,2010年分类精度达到92... 展开更多; 关键词 LANDSAT TM 森林信息提取森林资源变化空间分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高分辨率遥感影像的森林信息提取方法综述被引量：7: 3; 作者王宗梅徐天蜀岳彩荣《林业调查规划》 2016年第4期1-6,共6页; 传统的森林资源调查需要耗费大量的人力和物力。高分辨率遥感影像由于具有亚米级的空间分辨率,给森林类型的识别和森林数量因子的测量提供了可能。目前应用高分遥感影像提取森林信息的方法越来越多,通过文献调研,分析高分辨率数据在树... 展开更多; 关键词高分辨率遥感影像森林信息提取树高树种蓄积量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究被引量：11: 4; 作者邢元军旦增《中南林业调查规划》 2010年第4期34-37,共4页; 如何利用遥感技术获取森林植被变化信息是遥感应用的重要领域之一。基于ALOS高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,对影像进行多尺度分割,通过隶属度函数,提取森林植被变化信息,并实地验证变化结果。研究表明:利用面... 展开更多; 关键词 ALOS数据面向对象方法 ECOGNITION 森林植被变化信息提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

多源遥感数据森林信息的提取和比较分析被引量：8: 5; 作者刘刚张雨 +1 位作者臧卓严恩萍《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期158-161,共4页; 基于遥感的森林信息提取的信息源比较多,这些信息源由于本身参数的差异,其有效提取结果并不相同。以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,利用SPOT5多光谱数据、TM和CBERS02星多光谱数据,分别开展森林信息提取,并对结果进行比较;同时... 展开更多; 关键词林业遥感森林信息提取决策级融合湖南株洲黄丰桥林场; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高光谱遥感影像森林信息提取方法比较被引量：14: 1; 作者张雨林辉臧卓严恩萍东启亮; 机构中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心; 出处《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期75-79,共5页; 基金 "十二五"国家高技术研究发展计划(863计划)课题(2012AA102001):"数字化森林资源监测关键技术研究" 林业公益性行业科研专项(201104028):"林分结构与生长模拟技术研究" +1 种基金国家重大专项项目(E0305/1112/02) 湖南省高校科技成果产业化培育项目(11CY019); 文摘以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,运用最小距离、马氏距离、最大似然、光谱角制图、光谱信息散度、神经网络、支持向量机7种分类方法对Hyperion高光谱数据进行森林信息提取。通过对信息提取结果进行比较分析得出:针对Hyperion影像信息提取的7种方法中,支持向量机、神经网络和马氏距离3种分类方法较适合森林信息的提取,总体精度分别为67.39%、66.30%、62.68%;最大似然法在针叶林信息提取中的效果较好,其精度为67.31%;支持向量机法最适合提取阔叶林信息,其精度为80.19%,远远高于其它6种分类方法;运用马氏距离和神经网络法提取竹林信息精度最高,分别达到了84.21%和81.58%。; 关键词高光谱遥感 HYPERION数据森林信息提取黄丰桥林场; Keywords hyperspectral remote sensing Hyperion data forest information extraction Huangfengqiao forest farm; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名浙江省森林信息提取及其变化的空间分布被引量：13: 2; 作者姜洋李艳; 机构江苏省地理信息技术重点实验室南京大学国际地球系统科学研究所; 出处《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第24期7261-7270,共10页; 基金中国科学院战略性先导科技专项资助(XDA05050106) 国家863项目全球森林生物量和碳储量遥感估测关键技术(2012AA120906); 文摘如何利用遥感技术提取森林信息是遥感应用的重要领域之一。以不同时相的Landsat TM/ETM+为数据源,采用面向对象和基于多级决策树的分类方法得到浙江省2000年、2005年以及2010年的森林植被覆被图。经实地采样点验证,2010年分类精度达到92.76%,精度满足要求。介绍了浙江森林信息的快速提取方法,即统计不同森林类型的Landsat TM影像原始波段和LBV变换值以及各种植被指数在各时相上的差异,经过C5决策树训练,选取合适的规则和阈值实现森林信息的提取。结果表明,面向对象分割与决策树算法结合可以作为森林信息提取的有效方法。最后,通过对3期森林专题图进行空间叠加分析,得到了森林资源动态变化的空间分布,并以此为基础对林地变化的类型及原因进行分析,结果显示浙江省森林资源变化主要分布在浙西北山区、浙中南山区以及沿海地带,这一结果可以为有关部门的决策提供依据。; 关键词 LANDSAT TM 森林信息提取森林资源变化空间分布; Keywords landsat TM forest information extraction forest cover change spatial distribution; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高分辨率遥感影像的森林信息提取方法综述被引量：7: 3; 作者王宗梅徐天蜀岳彩荣; 机构西南林业大学; 出处《林业调查规划》 2016年第4期1-6,共6页; 基金国家自然科学基金(31260156) 云南省林学一流学科建设经费资助; 文摘传统的森林资源调查需要耗费大量的人力和物力。高分辨率遥感影像由于具有亚米级的空间分辨率,给森林类型的识别和森林数量因子的测量提供了可能。目前应用高分遥感影像提取森林信息的方法越来越多,通过文献调研,分析高分辨率数据在树高、树冠、树种、郁闭度、蓄积量参数方面的提取方法和存在的问题。对基于高分数据的森林信息提取方法及研究发展趋势进行了展望。; 关键词高分辨率遥感影像森林信息提取树高树种蓄积量; Keywords high resolution remote sensing images forest information extraction tree height tree spe-cies forest volume.; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程] S757.2 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究被引量：11: 4; 作者邢元军旦增; 机构国家林业局中南林业调查规划设计院西藏自治区林业调查规划研究院; 出处《中南林业调查规划》 2010年第4期34-37,共4页; 文摘如何利用遥感技术获取森林植被变化信息是遥感应用的重要领域之一。基于ALOS高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,对影像进行多尺度分割,通过隶属度函数,提取森林植被变化信息,并实地验证变化结果。研究表明:利用面向对象的方法对ALOS遥感影像进行森林植被变化信息的提取,个数精度达到80.85%,面积精度达到84.90%。此研究为森林植被变化信息的提取提供了又一有效的方法。; 关键词 ALOS数据面向对象方法 ECOGNITION 森林植被变化信息提取; Keywords How to use remote sensing technology to obtain accurate information of forest vegetation; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S718.54 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多源遥感数据森林信息的提取和比较分析被引量：8: 5; 作者刘刚张雨臧卓严恩萍; 机构中南林业科技大学涉外学院中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心; 出处《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期158-161,共4页; 基金国家863课题研究任务"森林资源信息快速提取技术研究"(2012AA102001-4) 国家林业局林业公益项目专题(201104028):林分结构与生长模拟技术研究; 文摘基于遥感的森林信息提取的信息源比较多,这些信息源由于本身参数的差异,其有效提取结果并不相同。以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,利用SPOT5多光谱数据、TM和CBERS02星多光谱数据,分别开展森林信息提取,并对结果进行比较;同时还开展了决策级融合比较。研究结论如下:SPOT5多光谱波段提取针叶林信息最好,精度达到了84.00%;利用TM提取阔叶林信息效果最好,精度达到了85.42%;决策级融合后各地类分类精度都有所提高,尤其灌木林分类精度达76.92%;决策级融合后总体精度达85.08%,Kappa系数达0.813 2,基本达到SPOT5数据2.5 m(87.29%,0.838 5)的分类准确度。; 关键词林业遥感森林信息提取决策级融合湖南株洲黄丰桥林场; Keywords remote sensing for forestry forest information extraction decision level fusion Zhuzhou city of Hunan province Huangfengqiao forest farm; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	高光谱遥感影像森林信息提取方法比较	张雨林辉臧卓严恩萍东启亮	《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	浙江省森林信息提取及其变化的空间分布	姜洋李艳	《生态学报》 CAS CSCD 北大核心	2014	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于高分辨率遥感影像的森林信息提取方法综述	王宗梅徐天蜀岳彩荣	《林业调查规划》	2016	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究	邢元军旦增	《中南林业调查规划》	2010	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多源遥感数据森林信息的提取和比较分析	刘刚张雨臧卓严恩萍	《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2012	8	在线阅读下载PDF 职称材料