基于植被物候特征与监督分类的青南高原信息提取.docx
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基于植被物候特征与监督分类的青南高原信息提取随着高科技和无人机技术的发展,高原地区的遥感信息获取越来越方便和准确。本文基于植被物候特征和监督分类,从青南高原进行了遥感信息提取的研究。1.背景介绍青南高原位于中国西北部,地处青藏高原腹地,是全国重点保护区域。由于地形起伏和气候变化等自然条件的影响,该地区的植被分布和物候变化存在着一定的差异。因此,研究青南高原的植被覆盖和物候特征,对于生态保护和科学研究具有重要意义。2.植被物候特征植被物候特征是指一年中不同季节植物的生长、开花、结果和凋落等变化过程。在青南高
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基于物候特征参数的山西煤矿区典型复垦植被分类山西煤矿区是中国主要的煤炭采掘区之一,由于煤矿开采的需求,导致了大面积的土地破坏和植被退化。复垦是指利用各种手段对破坏地重新进行土地修复和植被恢复,以达到恢复自然生态平衡的目的。而煤矿区的复垦植被分类是指根据物候特征参数将煤矿区的植被进行分类。本文将基于物候特征参数对山西煤矿区的典型复垦植被进行分类研究。物候是指植物在不同时期对气候环境变化的生理反应和行为现象。物候特征参数是指植物在不同物候期的一系列生长发育特征和表现。物候特征参数包括萌发期、开花期、结果期、叶
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基于MODIS数据关键物候特征参数的东北地区植被覆盖分类摘要:在本文中,我们使用合成的MODIS数据集和机器学习算法来分类东北地区的植被覆盖。我们选择了4个关键物候特征参数作为分类的指标,包括植被生长季长度、生长季总NDVI、生长季平均NDVI和NDVI最大值。我们使用随机森林和支持向量机两种机器学习算法进行分类,并比较了它们的性能。实验结果表明,使用支持向量机算法得到的分类精度比随机森林高,达到了89.1%。关键词:MODIS;植被覆盖分类;关键物候特征参数;机器学习算法;支持向量机;随机森林;分类精度