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基于MODIS影像和随机森林算法的河北坝上林地动态监测  
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【英文篇名】 Bashang Forest Change Monitoring with Multi-Temporal MODIS Images and Random Forest Algorithm
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 周佳宁; 张洁; 李天宏;
【英文作者】 ZHOU Jianing; ZHANG Jie; LI Tianhong; School of Environment and Energy; Peking University Shenzhen Graduate School; College of Environmental Sciences and Engineering; Peking University;
【作者单位】 北京大学深圳研究生院环境与能源学院; 北京大学环境科学与工程学院;
【文献出处】 北京大学学报(自然科学版) , Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 坝上林地; MODIS; 随机森林算法; 动态监测;
【英文关键词】 forest in Bashang area; MODIS; Random Forest Algorithm; dynamic monitoring;
【摘要】 为了揭示河北省坝上地区林地的动态变化特征,采用250 m空间分辨率的MODIS反射率和NDVI数据,利用TM遥感影像辅助选择训练样本,基于随机森林分类算法,提取2000—2015年8个时相的林地信息,并分析其空间变化情况。结果表明,与常用的最大似然法和神经网络法相比,随机森林法分类的精度更高,总体精度和Kappa系数分别为91.89%和0.88。通过二进制编码方法,快捷地揭示了8个时相的林地信息在空间上的动态变化,识别出变化幅度较大的年份和空间分布。结果显示,林地退化严重的地区集中在丰宁、围场、张北和沽源四县,时间集中在2002,2010和2013年。
【英文摘要】 In order to reveal the dynamic characteristics of the forest in Bashang area of Hebei Province, MODIS reflectivity and NDVI data with a spatial resolution of 250 m were used for forest classification, and a Thematic Mapper(TM) image in 2005 was resorted to aid training sample selection. With Random Forest Algorithm and time series of MODIS images, the forest in Bashang area was monitored from 2000 to 2015 in every two years. Compared with widely used classifiers such as maximum likelihood classifier and BP ...
【基金】 国家自然科学基金(41071027)资助
【更新日期】 2018-07-26
【分类号】 S771.8;TP274
【正文快照】 我国从20世纪70年代末开始兴建西北-华北-东北地区巨型人工林生态工程(简称三北防护林),用以减缓日益加速的荒漠化和水土流失进程。工程建设实施30多年来,提高了“三北”地区森林覆被率,增加了低中产区粮食产量,有效地减缓了沙漠化和水土流失进度,增加了该地区的生物碳储量。河

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