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依托中分辨率成像光谱仪完整的数据序列和丰富的光谱信息,遥感特征指数在湿地生态系统发展变化的状态、趋向和规律研究方面发挥着不可替代的优势。传统类间距离判别的遥感特征指数选取中常存在过分依赖数据统计特征、入选指数与目标地类间生态学意义不明确、分类模型普适性差等局限性。基于此,本研究以河北省白洋淀湿地自然保护区为例,提出类可分离性距离判别(Class Separation Discrimination,CSD)与类间距离判别(Class Distance Discrimination,CDD)相结合的方法构建最优遥感特征指数集,并采用QUEST算法和马氏距离判别法构建分类决策树模型用于白洋淀湿地信息的提取研究,尝试克服传统类间距离指数选取中的不足。结果表明:运用CSD和CDD相结合的方法所选取的遥感特征指数在研究区湿地信息提取过程中的总体分类精度达到了91.32%,Kappa系数0.88,较传统的分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)方法,分类精度提高了1.67%;其次选取的最优指数与待提取的湿地类型均具有明确的生态学意义,如挺水植物在立地干湿交替条件下的潴育化过程决定了氧化铁比率IO可成功的将混分的耕地和挺水植物进一步分离;进一步将基于研究区2017年OLI影像构建的CSD和CDD相结合方法与CART方法的模型分别应用于研究区2019年OLI影像进行分类,基于CSD和CDD相结合方法构建的模型分类总体精度和Kappa系数分别为:86.97%、0.83,基于CART方法构建的模型无法满足分类需求,研究结果较好地证明了基于CSD和CDD相结合方法构建的模型在年际之间具有良好的适用性和稳定性。总之,CSD和CDD相结合的方法在不降低湿地信息提取精度的基础上,有效避免了传统遥感特征指数选择方法的局限性,提高了分类模型的普适性,是遥感特征指数选择算法和决策树相结合在湿地信息提取方面的有益尝试。 相似文献
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自20个世纪90年代末起,GIS技术开始得到广泛的应用。随着应用领域的不断扩展和相关研究的日益深入,GIS技术的发展出现了新的趋势:时间被引入到空间分析中来,随之而产生了TGIS,时间的引入为GIS技术的发展注入了新的活力。本文所研究的就是TGIS技术在近岸海上航行中的应用问题:以电子海图显示系统为平台,在引入潮汐等随时间变化较为显著且影响较大的相关要素的前提下,通过建立实时水深模型、动态等深线勾绘模型和区域生成模型等与时间要素密切相关的数学模型,实现舰船可航水域表示模型的动态实时快速构建。 相似文献
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为分析汤阴地堑南部土壤Rn空间分布特征,揭示其与断裂构造、岩性及沉积层厚度之间的联系,本文采用网格化布点野外流动观测方法测定了该地区380个点的土壤Rn浓度,结果表明:汤阴地堑土壤Rn浓度介于3.09—78.54 kBq/m3,背景均值为27.22 kBq/m3,异常阈值下限为48.40 kBq/m3。在空间分布上,研究区西部(以第四系等厚线50 m为界),受岩石单元和人类石料开采活动的影响,Rn浓度背景值高于东部。在西部高浓度背景影响下,Rn浓度高值异常点除沿汤西断裂带分布外,还沿断裂带外围呈斑块状分布,断裂带对气体释放的控制作用在一定程度上被掩盖。而东部地区,覆盖层较厚,Rn浓度背景值较低,部分高值异常点主要沿汤中和汤东断裂带分布,显示出构造对气体迁移的控制作用;另一部分高值异常点与第四系等厚线近似平行,呈条带分布,推测新乡—卫辉间存在一条规模较大的隐伏断裂。此外,研究区主要断裂带的Rn异常衬度表现为汤东断裂带高于汤西和汤中断裂带。结合灥研究扊区地质背景和深部孕震环境认为,该Rn异常衬度表现是汤阴地堑南部构造活动背景... 相似文献
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深入研究黄河流域霜冻演变规律,可为科学防范霜冻危害,促进气候资源合理开发利用提供依据。基于1960—2020年黄河流域83个气象站点统计资料,采用Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析和相关分析等方法,对黄河流域霜冻日期时空变化特征及其影响因素进行了分析。结果表明:(1)1960—2020年黄河流域平均初霜日期为10月8日,终霜日期为4月30日,平均无霜期161 d。61 a来初霜日以2.51 d·(10a)-1的速率推迟、终霜日以-2.07 d·(10a)-1的速率提前,无霜期以4.48 d·(10a)-1的速率显著延长。20世纪70年代初霜日最早,终霜日最晚,无霜期最短,21世纪10年代初霜日最晚,终霜日最早,无霜期最长。(2)小波分析表明,黄河流域初、终霜日和无霜期均存在28 a左右的主周期变化。初霜日于2002年发生突变,终霜日于2000年突变,无霜期突变发生于2001年。(3)从空间分布来看,由上游、中游到下游地区初霜日逐渐延迟,终霜日逐渐提前,无霜期日数逐渐延长。初霜日在流域各地均呈推迟趋势,... 相似文献
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特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径。研究表明,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R2为0.894,RMSE为0.082,MAE为0.016。研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴。 相似文献
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