基于投影寻踪学习网络算法的植物群落高分遥感分类研究

发布时间：2017-12-10 14:32

  本文关键词：基于投影寻踪学习网络算法的植物群落高分遥感分类研究

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【摘要】：传统的植物群落调查方法主要是野外样地调查和抽样统计,其对于地形复杂的区域难以做到对数据的全面调查;将遥感技术应用于植物群落调查,可实现数据的全面获取,以及对植物群落的快速分类。在深圳市植物群落野外样地调查的基础上,本文应用高分辨率Pléiades影像,结合光谱、地形及纹理信息,采用投影寻踪学习网络的方法,实现了深圳市东部地区植物分类。在实验中,选取人工林和次生林中典型群落样本,将投影寻踪与学习网络算法结合应用于植被分类,通过分类结果与经典监督分类方法比较表明,该算法应用于植物群落分类是可行的;并且该算法分类精度高,更新速度快,能满足深圳市重点项目基本生态控制线专项调查的要求。
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所;深圳规划国土发展研究中心;
【基金】：深圳市基本生态控制线专项调查 深圳市2012年测绘地籍工程计划项目([2012]0365)
【分类号】：Q948;P237
【正文快照】： 1引言植物群落(Plant Community)在特定空间和时间范围内,有一定的植物种类组成、外貌及结构与环境形成的相互关系,并具有特定功能的植物集合体。传统的植物群落调查方法是对野外样地和抽样统计,进行大规模树种分类和量测,这种以个体来推断总体的传统方式已很难满足野外全面调

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