森林在陸地生態(tài)系統(tǒng)中起著調節(jié)氣候、涵養(yǎng)水源等方面的作用,是國家可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要物質基礎。準確獲取林地空間分布有助于林地變化監(jiān)測且通過對其變化的分析,制定相應保護管理政策。遙感技術的發(fā)展可以為生態(tài)監(jiān)測和大面積森林資源清查提供經濟有效的手段。利用遙感技術獲取林地信息時,傳統(tǒng)的目視解譯屬于勞動密集型信息提取工作,資源耗費巨大。與計算機相結合的遙感技術大大提高信息提取的自動化,其中,借助機器學習法是其中一個重要的研究方向。當前機器學習法在應用到特定的遙感影像分類中,普遍屬于逐景訓練、逐景分類的模式,存在訓練樣本重復選取以及分類過程中模型參數(shù)消耗等問題。對于跨越幾十甚至上百景遙感影像廣泛的研究區(qū)域,如何通過在小面積典型區(qū)域內建立的機器學習模型實現(xiàn)大范圍研究區(qū)內高精度的林地信息提取,有待探索。機器學習方法中分類器正確分類訓練集以外數(shù)據(jù)的能力稱之為泛化能力,也稱為預測能力。泛化能力是評價分類器所生成的算法好壞的重要指標。泛化能力越強,預測精度越高。選擇泛化能力高的分類器從而使之有效用于訓練集之外其它數(shù)據(jù)集,對于實現(xiàn)機器學習模型的可移植性至關重要。為了能夠從多景多時相批量遙感影像中高質量地提取出跨... 

【文章來源】：蘭州大學甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術流程圖

2.1 研究區(qū)概況2.1.1 地理位置祁連山（圖 2-1）是古代匈奴語，可意為“天之山”。位于青海省與甘肅省的北部交界區(qū)，是西北地區(qū)著名高大山系之一。東起烏鞘嶺，西至當金山口，南靠柴達木盆地，北臨河西走廊，介于東經 94～104°E，北緯 36～39°N，橫跨甘肅、青海兩省，長達千余公里。是我國西北干旱區(qū)石羊河、黑河和疏勒河等諸多內陸河的發(fā)源地，黃河、青海湖的重要水源補給區(qū)，也是我國季風和西風帶交匯的敏感區(qū)。2008 年，在國家環(huán)保部公布的《全國生態(tài)功能區(qū)劃》中，將祁連山區(qū)確定為水源涵養(yǎng)生態(tài)功能區(qū)，將“祁連山山地水源涵養(yǎng)重要區(qū)”列為全國 50 個重要生態(tài)服務功能區(qū)之一[57]。山區(qū)由多條西北—東南走向的平行山脈及寬谷組[16]。其長約 1000km，寬約 300km。山脈平均海拔在 4000 到 5000 米之間，由于高山積雪形成冰川地貌，4000 米以上的海拔高度處，則為雪線。

尺寸適宜的若干單幅影像，便于進行后續(xù)處理[66]。本文在對首先考慮到實地驗證通常會集中在若干區(qū)域范圍內。其次考以顯著提高分析效能。按照每幅 1∶10 萬比例尺地形圖標準進行影像裁剪分幅，將 Landsat 8 OLI、Landsat 5 TM 兩個分成 239 幅單元，每幅大小為 1428×1209 個像素。所有影像 投影下在兩側邊界部分保持一定的重疊。進而，根據(jù)本區(qū)于歸一化差值植被指數(shù)（NDVI）大于0.1且海拔高度介于250此作為減少圖幅處理量的選擇依據(jù)，從上述 239 幅影像中篩為本研究的基本數(shù)據(jù)分析與評價單元。thon 和 IDL 編程語言實現(xiàn)不同軟件平臺下（ArcMap 10.3、 WEKA 數(shù)據(jù)挖掘）的數(shù)據(jù)批量轉換，為后續(xù)試驗做基礎最后，從 55 幅單元的若干個針葉林集中分布的分幅中隨機1），作為機器學習的典型樣區(qū)。訓練樣本的選取要充分考構紋理特征，因地制宜地進行選擇，使訓練樣本的選取具以此保證樣本選取質量。


本文編號：3324690