典型文献
秦岭南坡子午河中下游流域土地利用/土地覆被信息提取及其应用
文献摘要：
精确的土地利用/土地覆被数据不仅可以反映区域的生态环境状况,为环境部门提供决策支持,也为实现区域生态环境更高质量发展发挥重要作用.以子午河中下游流域为研究区,利用多源多时相的landsat8卫星遥感数据,结合地面调查数据、文献调研等,探讨并研究支持向量机分类法(SVM)和随机森林模型(RFM)对该区的植被类型和土地利用现状类型进行识别,对两种方法的分类精度进行对比,并分析和评价光谱特征变量对模型的重要性和适用性.利用满足要求的土地利用现状数据,再结合修正的通用土壤流失方程RUSLE模型进一步计算出研究区的土壤侵蚀模数,绘制研究区土壤侵蚀分布图,结合土地利用/植被覆盖信息计算研究区的生态环境状况指数,从宏观上对子午河中下游流域进行生态环境评价.结果表明:①随机森林模型可以有效利用样本的特征因子,并与地形约束因子结合,从而对植被和土地利用类型进行分类,分类总体精度均达到80％以上,kappa系数分别为0.73和0.86,与传统的SVM方法相比,RFM方法均提高了森林类型和土地利用类型的分类精度.②研究区总体生态环境状况指数为87.12,生态环境状况为优,其中水源区附近由于土壤侵蚀流失量相对较大,所以生态环境状况为良,占研究区总面积的15.69％.
文献关键词：
遥感解译;随机森林模型;多源多时相;植被类型图;生态环境
中图分类号：
作者姓名：
陈航;王颖;张昕;曹利
作者机构：
西安理工大学,西安 710048;陕西省引汉济渭工程建设有限公司,西安 710086
文献出处：
引用格式：
[1]陈航;王颖;张昕;曹利-.秦岭南坡子午河中下游流域土地利用/土地覆被信息提取及其应用)[J].生态学报,2022(22):9239-9249
A类：
植被类型图
B类：
秦岭,岭南,南坡,子午,河中,中下游流域,信息提取,土地覆被数据,环境部,决策支持,区域生态环境,更高质量,多源多时相,landsat8,卫星遥感数据,地面调查,文献调研,研究支持,支持向量机分类,分类法,随机森林模型,RFM,分类精度,光谱特征,特征变量,满足要求,土地利用现状数据,修正的通用土壤流失方程,RUSLE,土壤侵蚀模数,分布图,植被覆盖,生态环境状况指数,对子,生态环境评价,特征因子,地形约束,对植,土地利用类型,总体精度,kappa,森林类型,水源区,侵蚀流失,流失量,总面积,遥感解译
AB值：
0.327248
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