检索结果-内蒙古大学图书馆

草原与草业 2025年第1期37卷 12-17页

作者：宋梦龙颜涛张鹏王力琪程博内蒙古遥感中心有限责任公司呼和浩特010010 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730000

遥感技术已成为快速有效获取草地覆盖信息的重要工具,在不同的研究中选择合适的空间分辨率影像至关重要。然而,基于随机森林(Random Forest,RF)模型的不同空间分辨率遥感影像草地提取研究依然存在不足。本文利用GF-6、Sentinel-2和Lands... 详细信息

遥感技术已成为快速有效获取草地覆盖信息的重要工具,在不同的研究中选择合适的空间分辨率影像至关重要。然而,基于随机森林(Random Forest,RF)模型的不同空间分辨率遥感影像草地提取研究依然存在不足。本文利用GF-6、Sentinel-2和Landsat 8遥感影像所形成的2~30 m间3个不同空间分辨率影像的数据集,依据不同地物的光谱特征,基于RF模型对内蒙古达尔罕茂明安联合旗典型性荒漠半荒漠化草原进行提取研究。研究结果表明,基于RF模型的分类方法,草地提取精度随着影像分辨率的升高总体呈现上升的趋势;国产高分影像的分类精度最佳,最高总体精度可达89.09%;不同空间分辨率的影像中,相同光谱特征的重要性会有所不同;高分影像在荒漠半荒漠化草原分类中具有较高的有效性和适用性。

关键词：随机森林空间分辨率草地提取荒漠半荒漠化草原

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达尔罕茂明安联合旗植被覆盖度时空变化特征及预测分析

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内蒙古科技与经济 2024年第13期 83-88页

作者：王力琪宋梦龙张鹏颜涛张海龙程博李可冬张晓平兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730000 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 内蒙古遥感中心有限责任公司内蒙古呼和浩特010010

草原是我国北方生态安全屏障的重要组成部分,植被的时空分布格局和变化趋势是评估区域土地荒漠化状况的重要指标。为探究达尔罕茂明安联合旗2000-2020年植被覆盖度的时空变化规律及其变化预测,文章基于2000、2005、2010、2015、2020年La... 详细信息

草原是我国北方生态安全屏障的重要组成部分,植被的时空分布格局和变化趋势是评估区域土地荒漠化状况的重要指标。为探究达尔罕茂明安联合旗2000-2020年植被覆盖度的时空变化规律及其变化预测,文章基于2000、2005、2010、2015、2020年Landsat卫星数据,结合像元二分模型提取研究区植被覆盖度,使用变异系数分析植被覆盖度年际波动变化,利用Slope趋势探讨植被覆盖度变化的时空特征,最后利用Hurst指数预测研究区植被覆盖度未来的发展趋势。结果表明:2000-2020年,达茂旗植被覆盖度整体先降低后升高,并且直到2020年全旗呈现较好的植被覆盖现象,中覆盖度、较高覆盖度和高覆盖度总区域由23.22%增长为72.76%;达茂旗东部和北部为较高植被覆盖度地区,河漫滩等低洼地区形成高植被覆盖度区域,北部的荒漠化草原是严重的低植被覆盖度;人类因素对植被覆盖的正向影响大于负向影响,是植被覆盖度逐渐增长的重要因素。虽全旗的植被覆盖度整体变化趋势和预测趋势不断趋近于中覆盖度以上,但由于其划分区间体现出研究区内半荒漠现象仍然显著,需加以生态保护。研究结果为内蒙古半荒漠化草原的改善方案,提供数据支撑和科学指导。

关键词：荒漠半荒漠化草原植被覆盖度时空变化

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基于机器学习的高分辨率影像分类研究

引用

内蒙古科技与经济 2024年第12期 108-113页

作者：王力琪宋梦龙张鹏颜涛张海龙程博张晓平李可冬兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730000 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 内蒙古遥感中心有限责任公司内蒙古呼和浩特010010

高分辨率影像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向。文章以高分辨率Sentinel-2遥感影像为主要数据源,以随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升树(GradientBoosting Decison Tree,GBDT)和分类回归树(Classification and regression tree,CART)机器学习方法,对内蒙古达尔罕茂明安联合旗进行地表信息提取方法的应用研究和对比分析,实现对高分辨率影像的准确分类。通过对比不同算法的分类效果和性能,验证了机器学习在高分辨率影像分类中的有效性和适用性。研究结果表明:三种机器学习算法都可以对含有荒漠半荒漠化草原的地物进行良好的分类,其中随机森林分类精度最佳,最高总体精度可达92.53%,Kappa系数为90.89%。通过对比不同算法的分类效果和性能,验证随机森林模型在达茂旗高分辨率影像分类中的有效性和适用性。

关键词：高分辨率影像机器学习地物分类荒漠半荒漠化草原

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