Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
| 基于旋转森林算法的荒漠区植被信息提取：以毛乌素沙地为例 | |
| 何鸿杰 | |
| 出版年 | 2019 |
| 学位类型 | 硕士 |
| 导师 | 颉耀文 |
| 学位授予单位 | 兰州大学 |
| 中文摘要 | 植被是陆地生态系统的重要组成部分,植被能够保持水土,保护区域内生物多样性,荒漠区植被更是与全球气候变化及环境研究等密切相关。荒漠区植被信息提取能够客观地反映区域内的植被类型和植被生长状况,并且对于生产管理决策部门科学评价荒漠化地区的生态恢复效果、研究荒漠生态系统的碳循环过程以及实现荒漠生态系统的健康发展具有十分重要的意义。本文使用旋转森林算法,结合多光谱遥感影像和地形数据,计算得到光谱特征、纹理特征和地形特征三类共98个特征完成了以毛乌素沙地为例的荒漠区植被信息提取;基于植被信息提取的精度,对比了本文使用的分类方法和研究区已有的分类方法,并使用基于交互式数据语言(Interactive Data Language,IDL)将分类性能较高的旋转森林分类方法集成到ENVI软件中;最后对研究区内的植被类型空间分布情况进行分析。通过研究得到以下结论:(1)决策树“最小节点待分类个数”为5%平均类别样本数,旋转森林算法能够很好地防止模型的过拟合,提高模型的训练效率,最终提高模型的性能。此外,模型的决策树个数为10,特征子集内的特征数为3时,模型已经能够达到遥感影像分类的精度要求。因此,对于本研究区,上述参数设置为旋转森林算法最优的参数组合。(2)在荒漠区植被遥感信息提取的应用中,旋转森林算法能够达到遥感影像信息提取的精度要求,其精度要优于已有的分层分类与多指标结合的遥感信息提取方法。此外,基于旋转森林算法的植被信息提取方法比分层分类与多指标结合的遥感信息提取方法更加简单,分类时引入的主观因素更少,分类结果更为可信。因此,基于旋转森林算法的植被信息提取方法更适合用于荒漠区植被信息提取。(3)研究区内各县级单位植被类型分布空间差异性较大,毛乌素沙地核心区和毛乌素沙地外围区域的植被覆盖差异较大。具体来讲,毛乌素沙地核心区的内蒙古三个旗的植被覆盖度较低,植被类型较为简单。毛乌素沙地周边,陕西省五个县和宁夏两个县植被覆盖度较高,且植被类型分布多样。综上所述,基于旋转森林算法的植被信息提取能够快速准确地得到荒漠区的植被分布情况,可以为进一步研究水热格局以及土地利用类型对当地生态环境的影响提供基础和支撑,为其他区域的植被信息提取提供借鉴,为区域内的生态环境研究及全球气候变化研究提供支撑。 |
| 中文关键词 | 荒漠区植被信息提取 ; 毛乌素沙地 ; 旋转森林算法 ; 多特征结合 |
| 语种 | 中文 |
| 国家 | 中国 |
| URL | http://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?FileName=1019874180.nh&DbName=CMFD2019 |
| 来源机构 | 兰州大学 |
| 资源类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/258021 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 何鸿杰. 基于旋转森林算法的荒漠区植被信息提取：以毛乌素沙地为例[D]. 兰州大学,2019. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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