典型文献
基于CR-SAM的博斯腾湖西岸湖滨带典型植被分类
文献摘要：
以博斯腾湖西岸湖滨带为研究区,采取高光谱数据和Sentinel-2A遥感数据,采用包络线去除(CR)法提取并分析箭杆杨、沙枣树和芦苇3种典型植被类别间的可区分特征,利用光谱角匹配(SAM)法对研究区3种典型植被的分布状况进行分类识别.结果表明:①SAM分类方法对3种典型植被的识别百分比为58.47％,基于包络线去除的光谱角匹配(CR-SAM)分类方法对3种典型植被的识别百分比为79.12％,CR-SAM能够突出植被光谱细节特征,减少环境背景对植被光谱的影响.②CR-SAM分类结果的总体分类精度为70.50％,较SAM分类方法提高了17.50％,Kappa系数由SAM分类方法的0.32增加到0.66,CR-SAM分类方法更能满足影像分类过程中的精度需求.③3种典型植被中,箭杆杨呈片状分布于道路两侧,面积3.98 km2,占研究区总面积的2.01％;沙枣树主要分布于荒地与耕地之间的过渡带,面积19.76 km2,占研究区总面积的9.98％;芦苇主要分布于湖滨带湿地及开都河下游沿岸,面积174.26 km2,占研究区总面积的88.01％.
文献关键词：
植被分类;Sentinel-2A遥感数据;高光谱数据;包络线去除;光谱角制图;湖滨带
中图分类号：
作者姓名：
张子慧;李新国;李勇
作者机构：
新疆师范大学地理科学与旅游学院,新疆乌鲁木齐830054;中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆乌鲁木齐830011;新疆干旱区湖泊环境与资源重点实验室,新疆乌鲁木齐830054
文献出处：
引用格式：
[1]张子慧;李新国;李勇-.基于CR-SAM的博斯腾湖西岸湖滨带典型植被分类)[J].中山大学学报（自然科学版）（中英文）,2022(06):36-43
A类：
包络线去除,箭杆
B类：
CR,SAM,博斯腾湖,湖西,西岸,湖滨带,典型植被,植被分类,以博,高光谱数据,Sentinel,2A,遥感数据,沙枣树,芦苇,分特征,利用光,分布状况,分类识别,分类方法,植被光谱,细节特征,环境背景,对植,分类精度,Kappa,影像分类,分类过程,km2,总面积,荒地,过渡带,开都河,河下,沿岸,光谱角制图
AB值：
0.26677
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