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针对利用TM影像进行土地利用传统分类精度不高的问题,该文提出了一种综合应用影像纹理与光谱特征对TM影像进行土地利用模糊分类的方法。采用主成分分析法对研究流域TM影像的光谱及纹理特征信息进行压缩与融合,并对融合后的TM影像数据进行3个组别的多尺度分割,在影像分割对象单元的基础上应用面向对象的模糊逻辑隶属度函数法实现影像的软语义分类。相对传统分类方法而言,该方法在充分利用影像光谱信息的基础上综合了影像的纹理信息,且分类理论思想更加符合人们对于客观事物的认知规律,分类精度有了显著的提高,为TM影像分类方法的改进提供一定的参考。 相似文献
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黄河中游地区生态环境脆弱,易受到严重的洪旱灾害威胁。近年来,在大规模梯田建设和植被恢复工程等人类活动影响下,黄河中游水土流失治理水平稳步提高,发挥了消洪抗旱减灾的作用。但与此同时,黄河中游植被建设导致土壤干层加剧、产流产沙下降,增加了干旱风险;城市扩张也导致城市化地区孕灾环境剧变,暴雨洪水风险增加。目前针对变化环境下流域水文—泥沙—植被协同演变机理的认识还不够清楚,需要充分考虑工程扰动后流域水文—泥沙—植被重新建立新平衡的过程,科学评估大规模梯田建设、植被恢复工程和城市扩张等人类活动对洪旱灾害风险的影响,发展变化环境下黄河中游智慧化生态水文模型,预估大规模人类活动对洪旱灾害的长期后继影响,为黄河中游生态建设与水利工程协调发展有效防范化解洪旱灾害风险提供科技支撑。 相似文献
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