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

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本文来源: https://www.lw50.cn/article/588ea4f6b51067a1b4647f4d.html