新疆阿勒泰两河源自然保护区植被信息提取与分析

发布时间：2017-09-08 11:03

  本文关键词：新疆阿勒泰两河源自然保护区植被信息提取与分析

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【摘要】：高山地区地形复杂,植被分布无序,且森林植被光谱信息相近,因而高山植被类型的确定依然成为遥感植被分类的难点。以2014年资源三号卫星影像作为基础数据,分别采用面向对象法和像元法提取了两河源保护区植被信息,并在面向对象法中引入了海拔(DEM)信息辅助分类,基于分类结果,分析讨论了不同植被类型的面积比例和空间分布格局。结果显示:(1)面向对象法的分类精度明显高于像元分类法,总体分类精度达到了93.11%,Kappa系数为0.89。(2)研究区植被类型以针阔混交林和草甸为主,分别占研究区总面积的26.37%和22.87%,灌丛、草原占15.2%和10.98%,水体和高山植被占8.23%和5.57%。(3)针阔混交林主要分布在阴坡或山地河谷,草甸在平原、低地河漫滩、森林、高山均有分布,地带性规律不明显。草原成窄条状、斑块状贯穿整个研究区,灌丛呈块状镶嵌在草原内部。高山植被呈斑块状零散分布于两河源的流石滩、砾石山坡和高山准平原上。(4)研究区发育了5个完整的自然垂直带谱,自下而上依次为草原带、灌丛带、针阔混交林带、草甸带、高山植被带和冰川积雪带。
【作者单位】： 中国科学院新疆生态与地理研究所干旱区生物地理与生物资源重点实验室;中国科学院大学;新疆农业大学;
【关键词】： 两河源保护区 信息提取 遥感植被分类 植被空间分布
【基金】：新疆林木种质资源调查(新疆计字[2015]208号)
【分类号】：Q948;TP79
【正文快照】： 近年来用于植被信息提取的遥感影像分类方法主要是基于像元的分类方法,如监督分类、非监督分类、神经网络和模糊数学等[1]。像元分类方法提取植被信息是一种建立在像素的统计特征基础上的信息提取方法,它所利用的地物形状,几何信息非常少,这就导致了这种方法具有较低的分类效

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本文编号：813630