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森林植被遥感分类研究 被引量:19

Study of Forest Vegetation Classification with Remote Sensing
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摘要 首先对森林植被类型识别方法的研究概况进行了综述,在总结国内外研究成果的基础上,提出采用植被指数进行植被分类.根据长春净月潭地区植被冠层反射率数据以及土壤线方程NIR=1.506R+0.00786,通过对多种植被指数的计算与分析,得出植被指数与植被类型的关系:最易于区分阔叶林与针叶林的是PVI,其次为TSAVI和MSAVI,但后者计算较为复杂;不同针叶树种间的RVI差值较大,因此采用RVI来区分各针叶树种.不同的植被类型可用PVI和RVI相结合来识别. The study methods of identifying forest vegetation classes are described.based on this study,forest vegetation classification based on vegetation index is proposed.According to reflectance data of vegetation canopy and soilline equation NIR= 1.506R +0.0076 in Changchun Jingyuetan district,many vegetation index are calculated and analyzed.The relationships of vegetation index and vegetation classes are:PVI identifies broadleaf forest and conifer forest the most easily,the next are TSAVI and MSAVI,but their calculation is complex.RVI values of different conifer trees vary obviously,so RVI can classify conifer trees.In a word,combination of PVI and RVI can classify different vegetation.
作者 袁金国
出处 《河北师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1999年第2期274-277,共4页 Journal of Hebei Normal University:Natural Science
关键词 森林植被 遥感分类 植被指数 森林遥感 vegetation classes classification with remote sensing vegetation index
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献5

  • 1刘政凯,Int J Remote Sensing,1991年,12期,2433页 被引量:1
  • 2刘政凯,微机数字图像处理技术,1990年 被引量:1
  • 3包约翰,自适应模式识别与神经网络,1992年 被引量:1
  • 4刘政凯,计算机数字图像处理技术,1991年 被引量:1
  • 5焦李成,神经网络系统理论,1990年 被引量:1

共引文献65

同被引文献246

引证文献19

二级引证文献205

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