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Caractérisation spectrale de la dégradation des milieux naturels en régions semi-arides, à partir des données ASTER : cas du Moyen Atlas au Maroc

机译:使用ASTER数据对半干旱地区自然环境的退化进行光谱表征:摩洛哥中部地图集的案例

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摘要

La cédraie du Moyen Atlas, au Maroc, est caractérisée par l'hétérogénéité de ses peuplements ainsi que par la fragmentation de son espace forestier. Ces caractéristiques sont causées par l'interaction de divers facteurs anthropiques, pédologiques et climatiques. Ces hétérogénéités spatiales et spectrales limitent la fiabilité des méthodes conventionnelles de classification de l'imagerie satellitaire. Dans la présente étude, on suggère d'utiliser les méthodes basées sur la similarité spectrale pour cartographier les espèces forestières dominantes de l'écosystème de la cédraie, soit l'analyse de mixture spectrale linéaire (AMSL) et le Spectral angle mapper (SAM). Les objectifs poursuivis consistent à comparer des procédures d'extraction des signatures spectrales « pures » prototypes, dites endmembers, et les approches de l'AMSL et du SAM en termes de cartographie des espèces végétales dominantes de cette forêt. Pour atteindre ces objectifs, on a utilisé des images acquises par le capteur ASTER {Advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer). Les résultats obtenus montrent que l'utilisation des méthodes de l'AMSL et du SAM a abouti à des résultats similaires en termes de répartition des espèces cartographiées, mais avec des différences au plan des superficies affectées par ces espèces. La comparaison des résultats obtenus à l'aide de l'AMSL et du SAM avec ceux de la classification par maximum de vraisemblance (notre référence) démontre que l'AMSL a permis de classifier les espèces forestières dominantes avec une meilleure précision que le SAM, ce qui s'exprime avec un coefficient Kappa de l'ordre de 0,70 pour la méthode de l'AMSL contre 0,66 pour l'approche du SAM.
机译:摩洛哥中阿特拉斯山脉的雪松森林以其林分的异质性以及森林面积的分散为特征。这些特征是由于各种人为因素,土壤和气候因素的相互作用而引起的。这些空间和频谱异质性限制了常规的卫星图像分类方法的可靠性。在这项研究中,我们建议使用光谱相似性方法对雪松生态系统中的主要森林物种进行制图,即线性光谱混合分析(AMSL)和光谱角度映射器(SAM)。 。目的是比较从原型(称为末端成员)中提取“纯”光谱特征的程序,以及从AMSL和SAM绘制该森林主要植物种类的方法方面来的方法。为了实现这些目标,使用了由ASTER传感器(先进的星载热发射和反射辐射计)获取的图像。所获得的结果表明,使用AMSL和SAM方法得出的映射物种分布结果相似,但受这些物种影响的面积却有所不同。使用AMSL和SAM获得的结果与最大似然分类结果(我们的参考)的比较表明,AMSL可以比SAM更好地对主要森林物种进行分类,对于AMSL方法,其Kappa系数约为0.70,而对于SAM方法,其Kappa系数约为0.66。

著录项

  • 作者

    Bahri El Mustapha;

  • 作者单位
  • 年度 2007
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
  • 中图分类

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