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基于面向对象和随机森林模型的杭州湾滨海湿地植被信息提取

         

摘要

湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上采用随机森林模型,对滨海土地利用分类,并精确提取湿地植被。结果表明:面向对象和随机森林相结合的方法可以有效提取杭州湾5种湿地植被类型和6种土地利用类型,分类总体精度达86.90%,Kappa系数达到0.85,5类滨海湿地植被的用户精度均达到85%以上,更有海三棱藨草Scirpus mariqueter的用户精度达到100%,充分说明了基于面向对象分割和结合随机森林模型方法适用于滨海湿地植被信息的精确提取。图4表3参34

著录项

  • 来源
    《浙江农林大学学报》 |2018年第6期|P.1088-1097|共10页
  • 作者单位

    [1]浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室;

    浙江杭州;

    311300;

    [2]浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室;

    浙江杭州311300;

    [3]浙江农林大学环境与资源学院;

    浙江杭州311300;

    [1]浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室;

    浙江杭州;

    311300;

    [2]浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室;

    浙江杭州311300;

    [3]浙江农林大学环境与资源学院;

    浙江杭州311300;

    [4]南京林业大学生物与环境学院;

    江苏南京210037;

    [5]中国林业科学研究院亚热带林业研究所;

    浙江杭州311400;

    [5]中国林业科学研究院亚热带林业研究所;

    浙江杭州311400;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 基本理论、原理;
  • 关键词

    森林经理学; 面向对象; 湿地植被; 随机森林模型; 杭州湾;

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