Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法 | |
其他题名 | An improved method of combining multi-indicator desertification classification |
王树祥; 韩留生; 杨骥; 李勇; 赵倩; 刘杨晓月; 吴昊 | |
来源期刊 | 测绘通报
![]() |
ISSN | 0494-0911 |
出版年 | 2021 |
期号 | 4页码:8-12 |
中文摘要 | 土地荒漠化等级分类是荒漠化监测的重要内容,也是土地荒漠化综合治理、科学防护的基础。针对植被稀疏及干旱区土地荒漠化提取异常的问题,本文选择干旱/半干旱的科尔沁区为试验区,以2005、2010和2015年3期的中高分辨率Landsat遥感影像为数据源,基于大量的样本统计分析,提出了一种融合植被覆盖度(FVC) 、去土壤植被指数(MSAVI) 、增强性植被指数(EVI) 3种指标的荒漠化提取模型,并将之与传统植被覆盖度指标提取结果进行了对比分析。研究结果表明,相较于单一植被指数反演方法,本文提出的算法分类精度更高,尤其针对干旱/半干旱地区,该融合植被指数法具有更好的适用性和稳健性。该方法为荒漠化评价体系的建立提供了新的思路,为土地荒漠化防护与治理提供了辅助决策支撑。 |
英文摘要 | The classification of land desertification is an important part of desertification monitoring,and it is also the basis for comprehensive management and scientific protection of land desertification. Aiming at the problem of abnormal extraction of land desertification in arid areas,this paper selects the arid/semi-arid Horqin area as the experimental area. The medium-and highresolution Landsat remote sensing images of 2005,2010 and 2015 are used as the data sources. Based on a large number of statistical analysis of samples,a desertification extraction model that integrates vegetation coverage (FVC), modified soil adjusted vegetation index(MSAVI) and the enhanced vegetation index(EVI) is put foward,which is compared with the extraction results of traditional vegetation coverage indicators. The research results show that compared with the single vegetation index retrieval method,the algorithm proposed in this paper has higher classification accuracy,especially for arid/semi-arid areas,the method of fusion vegetation index has better applicability and robustness. This method provides new ideas for the establishment of the desertification evaluation system,and provides auxiliary decision support for the protection and management of land desertification. |
中文关键词 | 荒漠化 ; 植被覆盖度 ; 植被指数 ; 决策树分类 |
英文关键词 | Landsat desertification vegetation coverage vegetation index Landsat decision tree classification |
类型 | Article |
语种 | 中文 |
国家 | 中国 |
收录类别 | CSCD |
WOS类目 | Geology |
CSCD记录号 | CSCD:6956054 |
资源类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/364944 |
作者单位 | 王树祥, 山东理工大学建筑工程学院;;广东省科学院广州地理研究所, ;;, 淄博;;广州, 山东;;广东 255000;;510070, 中国.; 韩留生, 山东理工大学建筑工程学院;;广东省科学院广州地理研究所, ;;, 淄博;;广州, 山东;;广东 255000;;510070, 中国.; 赵倩, 山东理工大学建筑工程学院;;广东省科学院广州地理研究所, ;;, 淄博;;广州, 山东;;广东 255000;;510070, 中国.; 杨骥, 广东省科学院广州地理研究所, 广州, 广东 510070, 中国.; 李勇, 广东省科学院广州地理研究所, 广州, 广东 510070, 中国.; 刘杨晓月, 广东省科学院广州地理研究所, 广州, 广东 510070, 中国.; 吴昊, 淄博市勘察测绘研究院有限公司, 淄博, 山东 255000, 中国. |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王树祥,韩留生,杨骥,等. 一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法[J],2021(4):8-12. |
APA | 王树祥.,韩留生.,杨骥.,李勇.,赵倩.,...&吴昊.(2021).一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法.测绘通报(4),8-12. |
MLA | 王树祥,et al."一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法".测绘通报 .4(2021):8-12. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[王树祥]的文章 |
[韩留生]的文章 |
[杨骥]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[王树祥]的文章 |
[韩留生]的文章 |
[杨骥]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[王树祥]的文章 |
[韩留生]的文章 |
[杨骥]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。