基于纹理特征神经网络模型的鲁朗河流域地类信息提取研究

• 作者: 任德智 周介铭 杨存建 程武学 颜清梅
• 来源期刊: 四川师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理特征 神经网络 影像分类 森林信息 鲁朗河流域
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 基础理论
• 页码范围: 759-765
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8395.2015.05.023

摘要

基于纹理特征的神经网络模型分别对西藏林芝地区鲁朗河流域的4期TM影像进行了地类信息提取及动态变化分析.研究表明:模型的训练值、验证值和测试值的精度都达到了0.9,总体回归系数为0.93,地类分类精度可达到86.07％,可满足生产工作的需要.1987-1999年间鲁朗河流域混交林面积有所减少,而针叶林面积有所增加;1999-2008年间,混交林面积有所增加,但林地面积呈减少趋势.2008-2011年间,灌木、草地、流石滩及冰雪区均呈逐年增长趋势,林地面积有所降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周介铭	四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室	68	1108	18.0	31.0
2	程武学	四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室	3	46	3.0	3.0
4	任德智	西藏农牧学院高原生态研究所	18	99	5.0	9.0
5	杨存建	四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室	38	395	11.0	19.0
8	颜清梅	四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室	1	3	1.0	1.0