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基于多特征SVM的昆明市城市森林时空分布信息提取
被引量：
2
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作者
陈健
黄泽远
《林业调查规划》
2019年第1期75-81,共7页
采用2017年昆明市主城区Landsat TM/OLI及DEM数据,采用SVM分类方法,对比不同多特征组合的分类精度筛选出森林提取的最佳特征组合,并由此得到2000、2010及2017年昆明市主城区森林分布,分析3期森林的总面积、不同海拔森林面积分布和植被...
采用2017年昆明市主城区Landsat TM/OLI及DEM数据,采用SVM分类方法,对比不同多特征组合的分类精度筛选出森林提取的最佳特征组合,并由此得到2000、2010及2017年昆明市主城区森林分布,分析3期森林的总面积、不同海拔森林面积分布和植被覆盖度变化。结果表明,光谱、纹理以及地形特征的多特征组合为城市森林提取的最佳组合(精度为92.69%);2000—2017年昆明市主城区森林总面积呈上升趋势,海拔低于2 000 m区域的森林面积逐年减少,而高于2 000 m区域的森林面积逐年增加;随时空变化呈现出低植被覆盖度及高植被覆盖度面积增加,中植被覆盖度及较高植被覆盖度面积减少的趋势。
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关键词
城市森林
SVM分类
多特征组合
信息提取
森林分布
植被覆盖度
昆明市主城区
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题名
基于多特征SVM的昆明市城市森林时空分布信息提取
被引量：
2
1
作者
陈健
黄泽远
机构
云南
省林业调查规划院
云南林海森林资源资产评估有限公司
出处
《林业调查规划》
2019年第1期75-81,共7页
文摘
采用2017年昆明市主城区Landsat TM/OLI及DEM数据,采用SVM分类方法,对比不同多特征组合的分类精度筛选出森林提取的最佳特征组合,并由此得到2000、2010及2017年昆明市主城区森林分布,分析3期森林的总面积、不同海拔森林面积分布和植被覆盖度变化。结果表明,光谱、纹理以及地形特征的多特征组合为城市森林提取的最佳组合(精度为92.69%);2000—2017年昆明市主城区森林总面积呈上升趋势,海拔低于2 000 m区域的森林面积逐年减少,而高于2 000 m区域的森林面积逐年增加;随时空变化呈现出低植被覆盖度及高植被覆盖度面积增加,中植被覆盖度及较高植被覆盖度面积减少的趋势。
关键词
城市森林
SVM分类
多特征组合
信息提取
森林分布
植被覆盖度
昆明市主城区
Keywords
urban forest
SVM classification
multi-feature combination
information extraction
forest distribution
vegetation coverage
main urban area of Kunming
分类号
S771 [农业科学—森林工程]
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作者
出处
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1
基于多特征SVM的昆明市城市森林时空分布信息提取
陈健
黄泽远
《林业调查规划》
2019
2
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