%0 Journal Article %A 杜欣 %A 黄晓霞 %A 李红旮 %A 沈利强 %T 基于投影寻踪学习网络算法的植物群落高分遥感分类研究 %D 2016 %R 10.3724/SP.J.1047.2016.00124 %J 地球信息科学学报 %P 124-132 %V 18 %N 1 %X

传统的植物群落调查方法主要是野外样地调查和抽样统计,其对于地形复杂的区域难以做到对数据的全面调查;将遥感技术应用于植物群落调查,可实现数据的全面获取,以及对植物群落的快速分类。在深圳市植物群落野外样地调查的基础上,本文应用高分辨率Pléiades影像,结合光谱、地形及纹理信息,采用投影寻踪学习网络的方法,实现了深圳市东部地区植物分类。在实验中,选取人工林和次生林中典型群落样本,将投影寻踪与学习网络算法结合应用于植被分类,通过分类结果与经典监督分类方法比较表明,该算法应用于植物群落分类是可行的;并且该算法分类精度高,更新速度快,能满足深圳市重点项目基本生态控制线专项调查的要求。

%U https://www.dqxxkx.cn/CN/10.3724/SP.J.1047.2016.00124