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国家教育部博士点基金(20060129006)

作品数:5 被引量:14H指数:2
相关作者:尚士友曹杨吴利斌刘海亮王志国更多>>
相关机构:内蒙古农业大学内蒙古工业大学安徽理工大学更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇环境科学与工...

主题

  • 5篇乌梁素海
  • 3篇遥感
  • 3篇遥感数据
  • 3篇多源遥感
  • 3篇多源遥感数据
  • 2篇湿地
  • 1篇大型水生植物
  • 1篇地上生物量
  • 1篇信息分类
  • 1篇信息提取
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇生物量
  • 1篇水生
  • 1篇水生植物
  • 1篇乌梁素海湿地
  • 1篇物量
  • 1篇芦苇
  • 1篇湖泊
  • 1篇湖泊湿地

机构

  • 5篇内蒙古农业大...
  • 1篇安徽理工大学
  • 1篇内蒙古工业大...

作者

  • 5篇尚士友
  • 4篇曹杨
  • 4篇吴利斌
  • 2篇刘海亮
  • 1篇栾奎峰
  • 1篇尚如刚
  • 1篇丁海泉
  • 1篇刘海军
  • 1篇李治国
  • 1篇王志国
  • 1篇苏波宁

传媒

  • 2篇人民黄河
  • 2篇内蒙古农业大...
  • 1篇地理科学进展

年份

  • 1篇2011
  • 4篇2010
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于ETM+数据的大型水生植物信息分类波段选择方法研究
2010年
以乌梁素海湿地为研究对象,对基于ETM+数据的乌梁素海湿地大型水生植物信息分类的一般方法进行研究。首先分析了研究区ETM+数据各波段的相关系数、特征值、不同波段像元值与像元数的关系,得出TM3、TM4、TM5相关性较小,包含信息量较大。采用Brovey变换将TM3、TM4、TM5与Pan波段融合,然后利用最大似然法对融合图像进行分类,结果表明,分类后影像分类精度为89.72%,影像Kappa系数为0.8363,分类效果已经达到分类精度要求。
吴利斌尚士友曹杨
关键词:波段选择大型水生植物乌梁素海
乌梁素海湿地类型信息提取及其时空演化研究被引量:1
2010年
采用计算机自动分类和人工目视判读相结合的方法,进行了乌梁素海湿地类型信息提取及其时空演化规律研究。结果表明:大型水生植物1997—2007年平均面积约占湿地总面积的69%以上,是湖泊湿地类型区演化的主导类型,不同类型区面积和空间形态的演化相互制约,演化方向具有一定相关性;在空间上,一种湿地类型的消亡会演生出另一种新的类型,湿地类型的改变与湖泊湿地的气候、水文条件和人为影响因素有关。
曹杨尚士友吴利斌尚如刚苏波宁刘海亮
关键词:乌梁素海多源遥感数据
乌梁素海湿地时空动态演化被引量:6
2010年
以半荒漠地区乌梁素海湿地为研究区域,利用GIS、RS技术结合景观生态学的理论和方法,对1986-2008年不同时间、空间粒度的多源遥感影像进行信息提取,描述不同类型区景观斑块指数动态变化,进行湿地生态资源时空异质性分析,对乌梁素海湿地类型区之间的演化关系和演化方向进行研究,定量分析湿地各类型区景观动态演化趋势。结果表明:景观破碎化程度降低,明水区丧失,水下水草丛生,以芦苇为主的大型挺水植物平均面积约占湿地的49%以上,是湖泊湿地类型区演化的主导类型。湿地时空格局演变和气候、水文条件及人为影响相关,再现了人类活动对湿地景观的干扰过程和干扰强度。
曹杨尚士友杨景荣吴利斌刘海亮栾奎峰
关键词:乌梁素海半荒漠地区多源遥感数据
多源遥感数据在湖泊湿地信息提取中的应用被引量:7
2010年
设计了ASTER、ETM+等多源遥感数据在湖泊湿地信息提取中的应用方案,说明了利用分类获取湿地类型区波谱的方法进行波段选择的技术途径,评价了ASTER、ETM+数据在湖泊湿地信息提取方面的波谱分辨能力。以乌梁素海湿地为例,利用多源遥感数据进行湖泊湿地信息提取、数据处理、波段选择、非监督分类、目视判读及分类精度评价等。结果表明:其总体精度为82.2113%,能满足湿地环境评价的制图精度要求。
曹杨尚士友杨景荣冬梅王志国李治国
关键词:多源遥感数据湖泊湿地信息提取乌梁素海
芦苇地上生物量的SDBP神经网络估算模型研究
2011年
为了快速准确的测量芦苇的生物量,设计了SDBP神经网络模型。模型的输入参数为芦苇的植株平均高度和植株密度,输出参数为芦苇地上生物量,利用60组数据经过训练后,其测试样本的网络输出与目标函数的相关系数达到0.995 91,用训练好的网络模型对15组未参加训练的数据进行生物量测定,其测量结果与实际结果的标准差较小(最大标准差为1.091 2),可以满足实际测量需要。训练好的神经网络模型可以在不破坏芦苇植株的前提下准确、快速、大面积测量芦苇生物量。
吴利斌尚士友丁海泉刘海军
关键词:乌梁素海芦苇生物量神经网络
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