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题名基于面向对象的吉林一号遥感影像湿地植被群落分类
被引量：5
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作者
谢文春
李强峰
李艳春
吴振山
杨正凡
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机构
青海大学农牧学院
乌兰县自然资源局和林业草原局
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出处
《林业资源管理》
北大核心
2023年第1期141-152,共12页
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基金
2021年第二批林业改革基金(青财资环字[2021]1732号)。
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文摘
利用遥感技术提取湿地植被群落组成与分布,对湿地的建设具有重要意义。以青海乌兰都兰湖国家湿地公园为研究区,利用吉林一号遥感影像,通过影像分割,特征优化,选择KNN与RF分类模型,对都兰湖湿地植被群落进行划分,并验证分类精度。结果表明,根据ESP 2工具提供的分割尺度,植被群落面向对象分类的最优分割尺度为18,植被与非植被区域分割尺度为32和85。地物类型划分方面,仅利用影像波段信息及相关指数的阈值不能精确提取地物类别,需要结合影像几何特征和纹理特征提高分类精度,利用特征空间优化工具对61个影像特征进行优化,最终筛选出了40个影像特征并用于分类。根据混淆矩阵分类精度评价结果,KNN算法分类结果优于RF,其中KNN总体分类精度为81.80%,Kappa系数为0.79;RF总体分类精度为72.59%,Kappa系数为0.68。根据分类结果,都兰湖湿地植被覆盖率为44.41%,植被群落的组成及分布特征可以为湿地生态建设及管理提供依据。
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关键词
都兰湖
植被群落分类
面向对象
影像特征
分类模型
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Keywords
Lake Dulan
vegetation community classification
object-oriented
image features
classification model
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分类号
S771.8
[农业科学—森林工程]
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