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黑河流域植被类型分布模拟分析 总被引：2，自引：0，他引：2
针对黑河流域植被类型空间分布的垂直地带性特征,本文基于支持向量机算法构建黑河流域植被类型空间分布的模拟分析模型,并运用Kappa系数和混淆矩阵检验方法对模拟精度进行检验。验证结果显示,模型总体精度（OA）值为75.54%,Kappa系数值为0.66,表明了该方法在植被分布模拟上具有较好的结果,适用于区域尺度下植被类型分布的空间模拟。模拟结果表明,该方法对半灌木-矮半灌木荒漠和温带禾草-杂类草草甸草原类型的模拟精度最高,分别为（90.20%和90.02%）;分布面积最大的植被类型（如半灌木-矮半灌木荒漠,灌木荒漠、嵩草-杂类草高寒草甸等）相比于其他面积较小的植被类型具有显著优异的模拟结果;人工经济作物、荒漠植被类型以及草原草甸等植被类型对于所选环境因子的敏感性更强,而灌丛类型和乔木类型的模拟结果在不同类型间的波动较大;空间分布上,环境要素差异性明显、植被类型丰富的上游地区具有更好的模拟结果,优于地势平坦、气候差异性小的黑河中下游地段,但模拟结果在景观形态上具有更高的破碎度。 相似文献
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中国陆地与海岛植被分类研究综述与展望 总被引：3，自引：0，他引：3
为了对海岛植被进行分类,确定海岛植被型,本文首先较为全面地回顾了中国陆地植被分类和区划的研究历程,在分析植被分类理论和方法的基础上,以东海浙闽海岛(平潭岛以北)所在海域为例,提出探索海岛植被分类与气候控制因子关系、进而研究海岛植被型及其空间分布的思路与方法;其次,依据陆地植被分类的理论方法和研究结果,探讨了东海浙闽海岛的可能植被型,认为海岛植被型n应在陆地植被型范畴内,其数量是陆地植被型m中的若干(n/m);最后,由于海岛所处海域的气候与毗邻陆地不同,因此对海洋气候的控制因子进行了分析,提出尝试通过控制因子的特征和演变规律分析,进而推演海岛植被型及分布,同时结合植被调查经验和方法进行验证的海岛植被分类方法。 相似文献
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山地因其较高的异质性和特殊的环境特征给遥感科学及其应用带来了诸多问题和挑战。为实现山地植被信息的精准提取,本研究选择部分滇西北山地区域作为研究区开展方法实验,利用高分辨率遥感影像数据和数字高程模型,结合分区分层感知思想,提出一种基于不确定性理论的山地植被型组分类制图方法。首先结合地形对研究区影像进行多尺度分割制作图斑;然后根据图斑特征使用随机森林方法进行分类,将分类结果与对应类别样本间的相似性作为优化目标, 并构建混合熵模型定量计算图斑推测类型的不确定性,据此进行针对性的样本补充和分类模型的迭代优化。实验总体分类精度达90.8%,较迭代前提升了29.4%,Kappa系数达到0.875。在高不确定性区域,该方法相比使用一次性补样和随机补样方法的分类结果,精度分别提高了17%和13%。研究结果表明,通过人机交互的方式,基于不确定性理论为样本库融入增量信息的迭代优化方法能够有效提高植被型组分类的精度,相较于传统的样本选择方法具有更高的效率和更低的不确定性。 相似文献
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