【摘 要】
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山蒿是一种广布于我国北部干旱半干旱区低山丘陵中高海拔地带的次生植物,根据部分地区现场调查和笔者的前期研究,认为其具有生态保护和资源利用价值。为了实现山蒿优势群落集中分布区调查方法开发,以内蒙古自治区兴安盟突泉县为例,选取了2017年多时相Landsat8-OLI遥感影像,根据地形特征、NDVI指数和GNDVI指数建立规则集,构建山蒿植被信息提取决策树模型,并进行了典型区山蒿提取和精度验证。结果表明
【机 构】
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沈阳大学区域污染环境生态修复教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点科技研发计划重点专项（2017YFC0504204）；
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山蒿是一种广布于我国北部干旱半干旱区低山丘陵中高海拔地带的次生植物,根据部分地区现场调查和笔者的前期研究,认为其具有生态保护和资源利用价值。为了实现山蒿优势群落集中分布区调查方法开发,以内蒙古自治区兴安盟突泉县为例,选取了2017年多时相Landsat8-OLI遥感影像,根据地形特征、NDVI指数和GNDVI指数建立规则集,构建山蒿植被信息提取决策树模型,并进行了典型区山蒿提取和精度验证。结果表明,遥感提取总体精度为78.65%, Kappa系数为0.63,山蒿信息提取的制图精度为72.13%,用户精度为75.7%,目标于初步分布区域调查,使用此模型方法进行山蒿信息提取是可行的,研究成果能够为进一步改进和构建植被信息提取方法提供思路,也能够为山蒿植被空间分布监测及其生态保护规划管理提供决策支持。
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