羌塘高原典型地段土地覆被遥感信息提取方法研究
发布时间:2024-01-31 04:13
在气候变化和人类活动双重影响下,青藏高原生态系统的结构和功能发生了显著的变化,草地退化、荒漠化加剧、冰川退缩等土地利用/土地覆被问题日益突出,对高原生态安全屏障功能产生了不同程度的影响。由于整个高原面积辽阔,内部自然条件和资源利用方式差异较大,各区承载的主要生态功能及其面临的环境问题与原因也不尽相同,因此有迫切需要认识和把握青藏高原关键区域的土地利用/土地覆被概况。目前,有关青藏高原土地利用/土地覆被的研究多集中在受人类活动影响大的城市地区,以及中东部生态脆弱区,如三江源、柴达木等地区,而羌塘高原作为青藏高原腹地分布最为广泛、生物区系最为独特、生态功能最为重要的高寒草地生态系统,是生态环境极为脆弱的典型区域,开展的研究却相对较少。这与羌塘高原地区道路通达性差,环境、气候条件恶劣等自然条件有关,采用常规的大范围的野外实地调查对土地覆被的研究比较困难,耗时耗力且成本昂贵,导致目前对该区域的科学考察较少。该地区已有的研究多集中在单一的土地覆被类型,如草地、荒漠、湿地等,对于羌塘高原地区完整土地覆被的研究还缺乏相关成果。同时很多土地覆被分类系统简单或不适合该地区的特殊自然情况,其分类系统也有待...
【文章页数】:74 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究进展
1.3 研究目的和研究内容
1.4 技术路线
第2章 研究区概况
2.1 羌塘高原概况
2.2 典型地段选取
2.3 土地覆被分类系统的确立
第3章 数据来源、数据处理和方法
3.1 数据来源
3.2 数据处理
3.3 方法
第4章 土地覆被遥感信息提取
4.1 最大似然分类法
4.2 神经网络分类法
4.3 支持向量机分类法
4.4 IsoData分类法
4.5 改进的C5.0 决策树分类法
4.6 面向对象分类法
第5章 土地覆被分类结果精度评价
5.1 常用遥感影像分类精度评价方法
5.2 最大似然分类法精度评价
5.3 神经网络分类法精度评价
5.4 支持向量机分类法精度评价
5.5 IsoData分类法精度评价
5.6 改进的C5.0 决策树分类法精度评价
5.7 面向对象分类法精度评价
5.8 多种方法的精度评价对比
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 可能存在的创新点
6.3 研究展望
参考文献
致谢
发表论文及参与课题
本文编号:3890948
【文章页数】:74 页
【学位级别】:硕士
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摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究进展
1.3 研究目的和研究内容
1.4 技术路线
第2章 研究区概况
2.1 羌塘高原概况
2.2 典型地段选取
2.3 土地覆被分类系统的确立
第3章 数据来源、数据处理和方法
3.1 数据来源
3.2 数据处理
3.3 方法
第4章 土地覆被遥感信息提取
4.1 最大似然分类法
4.2 神经网络分类法
4.3 支持向量机分类法
4.4 IsoData分类法
4.5 改进的C5.0 决策树分类法
4.6 面向对象分类法
第5章 土地覆被分类结果精度评价
5.1 常用遥感影像分类精度评价方法
5.2 最大似然分类法精度评价
5.3 神经网络分类法精度评价
5.4 支持向量机分类法精度评价
5.5 IsoData分类法精度评价
5.6 改进的C5.0 决策树分类法精度评价
5.7 面向对象分类法精度评价
5.8 多种方法的精度评价对比
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 可能存在的创新点
6.3 研究展望
参考文献
致谢
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