基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别

论文摘要

植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同。植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征。本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江西省永丰县为例,开展区域生态系统类型的识别研究。该方法首先确定提取对象,明确对象类别与对象间的隶属关系,然后逐层逐项地提取湿地、森林、草地、农田等生态系统信息。结果表明,所提出的植被指数选择算法具有较好的适用性;生态系统识别的总体精度达89. 11%,构建的决策树模型的分类精度高于传统方法,可为区域生态系统信息提取和生态系统管理提供研究方法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙滨峰,赵红,陈立才,舒时富,叶春,李艳大

关键词: 生态系统,自动识别,植被指数,马氏距离,相关系数,决策树模型

来源: 农业机械学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 生物学,工业通用技术及设备,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 江西省农业科学院农业工程研究所,江西省交通科学研究院

基金: 国家重点研发计划项目(2016YFD0300608),江西省重点研发计划项目(20171BBF60019),国家青年拔尖人才支持计划项目(组厅字[2015]48号),江西省科技计划项目(20161BBI90012),江西省农业科学院创新基金博士启动项目(20171CBS001)

分类号: TP751;TP301.6;Q948

页码: 194-200

总页数: 7

文件大小: 478K

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标签：生态系统论文;  自动识别论文;  植被指数论文;  马氏距离论文;  相关系数论文;  决策树模型论文;