【摘 要】
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森林内部结构信息提取方法的研究是目前国内外研究的热点及难点,传统基于单个象元与单纯依靠光谱、建规则集的方法难以有效提取人工林与自然林植被覆盖信息,本文利用基于
【机 构】
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数理与软件工程学院,兰州交通大学,兰州甘肃730070
【出 处】
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中国自然资源学会2012年学术年会
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森林内部结构信息提取方法的研究是目前国内外研究的热点及难点,传统基于单个象元与单纯依靠光谱、建规则集的方法难以有效提取人工林与自然林植被覆盖信息,本文利用基于区域生长算法面向对象多尺度高精度有效分割的基础上,通过合理选取样本、二值化、去噪、Sobel边缘检测及骨架线提取等方法,提取自然林与人工林的纹理线特征,依据指纹与流域河段的思想,提出一种新的有效提取自然林与人工林植被覆盖信息指数指标——单位面积纹理线条数指数,研究表明：与自然林与人工林单位面积多边形个数指数相比,单位面积纹理线条数指数离散度更好、分类效果更佳；当单位面积纹理线条数指数＞0.1时,为自然林植被覆盖区；当0＜单位面积内纹理线条数＜0.1,为人工林植被覆盖区,因此单位面积内纹理线条数可作为人工林与自然林分类指标且0.1为分类阈值；通过研究区典型森林内部自然林与人工林植被覆盖区域实验可知,人工林错分率小于0.83％；由于试验区极少数斑块内自然林植被覆盖很稀疏,单位面积内纹理线条数较少,易将自然林错分为人工林,但总体分类精度较高,实验证明该信息提取方法可行性强,可以有效地提取森林内部自然林与人工林植被覆盖信息.本文森林内部结构信息提取方法的研究不仪提供了一种有效的森林内部信息的提取方法及分类指数,而且对高分辨率遥感影像的分割、分类具有重要的意义.
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