文档介绍：影像阔叶林信息提取研究中高分辨率遥感硕士学位论文罡:垦叠盎盎丝垄堂盎些焦闳鉴鉴塾拯鉴鲎瞳§旦导师姓名、职称:分类号:学校代号:密级:学号:学位申请人姓名:培养学院:学科专业:研究方向:论文提交日期:墨圣璺至
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中南林业科技大学导师签名:作者签名::、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件或电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权中南林业科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容复制手段保存和汇编本学位论文。保密口,在年解密后适用本授权书。加耗月编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等本学位论文属于:不保密口肽谝陨舷嘤Ψ娇虼颉”年拢本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品,也不包含为获得中南林业科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。厶年日’
摘要森林是地球上最大的陆地生态系统,是人类赖以生存和发展的必要基础,它不仅给人类提供丰富的木材和林副产品,而且在调节气候、涵养水源、保护环境等方面均起到重要作用。因此,开展森林资源调查,掌握森林资源现状及其变化,对于提高林业发展决策水平,促进林业和社会经济乃至全球环境的可持续发展等具有极为重要的意义。与传统方法相比,遥感影像智能解译因其宏观性、短周期性、可重复性等优点,被广泛应用于森林资源监测中。现有遥感影像解译算法很多,并己成功应用于诸多领域,特别是地物光谱特征和多源遥感数据相结合进行分类己成为研究热点。本文使用遥感数据,通过单波段、多波段统计方法分析波段数据特征,获得对影像的整体认识;运用归一化植被指数、主成分分析以及最佳指数法计算不同植被类型的光谱特征,通过与最大似然法对比,结合实地调查数据,构造出理想的决策树算法规则,研究广西壮族自治区平南县内的植被分类问题,同时还将调整的算法应用于、8惺荩旨在为中低分辨率森林类型信息的快速提取提供参考。主要研究结论如上喙匦运胶托畔⒘客臣瓶芍#珹个波段中,波段、南喙匦韵灾ǘ与其他波段相关性较低,说明其具有很大的独立性,在进一步遥感信息提取中是必选波段,其次是、,但考虑信息量、地类可区分度和色彩丰富度,ü治鯝跋裨疾ǘ畏⑾郑髦脖焕嘈驮诓糠植ǘ紊走势相近,不易区分。但加入及主成分分析后,植被类型间的区分度显著增强,从而为构造阔叶林遥感信息提取的波段组合提供参考。:
采用决策树算法选择合适的阂值提取植被信息是可行的。贏淖畲笏迫环ɡ读痔崛【ǘ却锏ィ窳帧灌木林、农田等类型提取误差较大,依然存在错分和漏分现象,而决策树算法可以在很大程度上克服混合分类现象,提高阔叶林提取的精度。蟛罹卣蠓治霰砻鳎赥蚐数据的决策树算法分类质量较理想,总体精度分别为.%,.ィ得骶霾呤鞣掷嗨惴ú仅可以对植被进行分类与识别,而且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被类型的自动化提取提供理论依据和方法。本文得到了“林分结构与生长模拟技术研究钅康支持。关键词:遥感;信息提取;决策树;荩焕读