森林植被类型分类是指利用多源遥感数据对不同类型的森林植被进行区分和分类的过程,可以为保护森林资源、监测和评估森林生态环境提供重要的科学依据。在这篇文章中,我将介绍一种基于多源遥感数据的森林植被类型分类方法的研究。 然后,我们需要进行预处理。预处理包括大气校正、几何校正和辐射校正等。大气校正是指根据大气...
您可以使用本数据集从严格的制图变量(与遥感数据相反)中预测森林覆盖类型(主要的树种)。给定的30 x 30米单元的实际森林覆盖类型是根据美国森林服务(USFS)区域2资源信息系统数据确定的。然后,从美国地质调查局和USFS获得的数据中得出自变量。数据为原始格式(未缩放),包含用于定性自变量(例如荒野和土壤类型)的二进制数据...
分辨率多光谱影像融合后形成的多遥感数据对森林植被类型分类方法进行研究,利用ENVI图像处理软件分别进行了传统的监督分类中的最小距离法、最大似然法和基于专家知识的决策树分类法的实验,而且还尝试了面向对象的新的分类方法,对不同的分类方法进行了分类精度的对比,从而提出一个基于多遥感数据的森林植被类型分类方法的...
【方法】为探究光学数据和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据在森林类型分类中的优势和互补性,以云南省普洱市思茅区的Landsat 8数据与微波遥感SAR影像ALOS2数据相交覆盖区域为研究区,采用分层分类技术进行森林类型分类研究。构建3种特征集,...
您可以使用本数据集从严格的制图变量(与遥感数据相反)中预测森林覆盖类型(主要的树种)。给定的30 x 30米单元的实际森林覆盖类型是根据美国森林服务(USFS)区域2资源信息系统数据确定的。然后,从美国地质调查局和USFS获得的数据中得出自变量。数据为原始格式(未缩放),包含用于定性自变量(例如荒野和土壤类型)的二进制数据...
基于星载激光雷达数据和支持向量分类机方法的森林类型识别1)
✅随机森林应用场景: ①对离散值的分类 ②对连续值的回归 ③无监督学习聚类 ④异常点检测 ✅原理:计算树的伪残差,通过前一棵树的残差拟合下一棵树,最终进行残差的加和。 ✅优点: 1.预测精度高; 2.适合低维数据; 3.能处理非线性数据; 4.可以灵活处理各种类型的数据,包括连续值和离散值; ...
异常检测模块通过孤立森林算法检测出生产数据中的异常点,所述孤立森林算法通过随机构建二叉树检测出与大多数数据点不同的异常点;异常分类模块采用支持向量机对检测出的异常点进行分类,分类故障类型包括设备故障、环境异常及操作失误等;根因分析模块基于关联规则挖掘技术分析导致故障的可能原因,使用支持度、置信度和提升度...
在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确...
a本文以防城港防城区为研究对象,从景观生态学的视角,在地理信息系统的支持下,以GIS技术为主要技术手段,结合防城港防城区2009年森林资源调查数据库和图像资料、1:0000地形图,获取景观类型图,在此基础上,对防城港防城区进行景观生态的分类。 This article guards against the city take the Fangchenggang as the object...