【摘 要】
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该论文提出一种基于小班取证推理的遥感数据分类方法.首先,获取小班多边形空间位置数据和属性数据,建立GIS空间数据库和属性数据库;然后对遥感影像进行基于小班的光谱分析和
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该论文提出一种基于小班取证推理的遥感数据分类方法.首先,获取小班多边形空间位置数据和属性数据,建立GIS空间数据库和属性数据库;然后对遥感影像进行基于小班的光谱分析和空间分析,决定小班空间数据是否应变动,册时结合野外调查和GPS调查数据,建立样地数据库;最后,利用专家系统证据理论合并多种信息源证据,得出小班类型新分布.新方法可以改善遥感影象分类精度,并能使分类结果落实到具体的小班,有利于实现森林资源的动态监测.该研究用Visual C++工具,编程实现了矢量、栅格数据叠加、基于小班可视化光谱分析、空间分析等几个重要功能模块;初步试验表明,新方法能方便快捷地分析出资源变化情况.它的林业实际应用仍需进一步深入的研究.
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