基于高光谱特征选择和RBFNN的城市植被胁迫程度监测

• 作者: 卓莉 夏丽华 王芳 黎夏
• 来源期刊: 地理科学
• 学科: 工学
• 关键词: 植被胁迫 城市 Hyperion RBF 神经网络 特征选择
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 吴传钧院士90华诞专文
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TP79|Q143
• 字数: 5338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0690.2008.01.014

摘要

以Hyperion星载高光谱数据为例,基于指数提取-特征选择-分类识别-模式分析的思路,分析广州市的城市植被胁迫状况.提取与胁迫相关的高光谱植被指数,对其进行相关分析,滤除相关性很高的植被指数,利用选取的特征应用RBF(径向基函数)神经网络对城市的植被胁迫程度进行分类,对广州市受胁迫植被的空间分布及其原因进行分析.研究表明:运用特征选取和RBF神经网络可以较好的区分城市植被受胁迫的程度;城市植被受胁迫的程度与城市交通污染、人为干扰相关性比较大;受胁迫植被的强度分布呈现从城市中心向外的梯度变化,在大块绿地外围呈环状分布.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎夏	中山大学地理科学与规划学院	99	5158	44.0	70.0
2	卓莉	中山大学地理科学与规划学院	18	278	10.0	16.0
3	王芳	广州大学地理科学学院	65	862	16.0	27.0
5	夏丽华	广州大学地理科学学院	57	551	15.0	20.0