【摘 要】
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借助遥感技术提高国家森林资源连续清查效率具有重要的意义。利用最大似然法、BP神经网络和最近邻算法3种不同的分类方法对诸暨市森林资源进行监测,并将分类结果与二类森林资
【机 构】
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浙江省森林资源监测中心,浙江农林大学经济管理学院,
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借助遥感技术提高国家森林资源连续清查效率具有重要的意义。利用最大似然法、BP神经网络和最近邻算法3种不同的分类方法对诸暨市森林资源进行监测,并将分类结果与二类森林资源调查数据作对比。结果表明,3种分类方法都能较高精度地监测诸暨市不同森林类型总面积,精度在77.53%～83.18%之间;但是在乡镇尺度上,3种分类方法的精度都不理想,总相对均方根误差分别为41.83%,44.91%和44.18%。除灌木林外,以上3种分类方法在精度上没有显著差异(P>0.5)。今后研究应从多源遥感影像融合等技术上提高像元尺度上的分类精度。
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