阿拉套山南坡山地植被类型遥感识别模型研究

论文摘要

山地植被由于其特殊的分布位置,加大了信息提取的难度。探究山区森林植被信息识别的有效方法,是生产实践活动和科研工作有待解决的问题。本研究将数字高程模型(DEM)和纹理信息引入决策树分类方法,利用C4.5数据挖掘方法,生成分类规则,对阿拉套山南坡植被类型进行识别研究,得到如下主要结论:(1)DEM和纹理特征成为山地植被类型识别的重要变量,改变了常规的单一依赖于遥感影像光谱特征的局面。(2)基于C4.5数据挖掘技术的决策树分类提高了山地植被类型识别的精度。(3)提出了具有广泛适宜性的山地植被类型识别方法。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 1. 绪论
• 1.1 研究背景和研究意义
• 1.2 植被遥感信息提取方法概述
• 1.3 研究区概况
• 1.4 技术路线
• 2. 遥感影像数据预处理
• 2.1 数据获取
• 2.2 遥感影像数据预处理
• 3. 遥感信息融合处理分析
• 3.1 遥感影像数据融合处理
• 3.2 植被指数影像生成
• 3.3 纹理影像生成
• 3.4 各影像波段可分性分析
• 4. 山地植被类型专题信息提取
• 4.1 决策树分类算法研究
• 4.2 山地植被信息提取技术方法研究
• 4.3 C4.5 数据挖掘技术支持下的山地植被信息提取
• 5 结论与不足
• 5.1 结论
• 5.2 讨论
• 参考文献
• 致谢