黄田
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
- 供职机构：西南林业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省教育厅科学研究基金重点项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 云南松生物量和碳储量动态变化分析被引量：8
- 2016年
- 基于云南省第五次、第六次和第七次森林资源连续清查样地数据,以优势树种为云南松的样地为研究对象,采用生物量转换因子法及生物量和碳储量之间的转换模型,分别计算和分析不同海拔梯度、龄组、郁闭度、林分密度以及径级的云南松样地生物量和碳储量及其变化情况。结果表明：1）云南松样地生物量和碳储量随海拔的升高呈先升高后降低的变化趋势,1800-2400m为云南松生长的最适宜海拔区间;2）随龄组的增加呈先升高后降低的变化趋势,样地生物量和碳储量最高值出现于中龄林;3）随郁闭度的增大呈先升高后降低的变化趋势,最高值出现于中郁闭度林分;4）随林分密度的增加呈先升高后降低的变化趋势,最高值出现于Ⅱ林分密度级;5）随径级的增大呈先升高后降低的变化趋势,最大值出现于中径组。
- 罗恒春魏安超黄田余哲修张超
- 关键词：云南松生物量碳储量
- 基于Landsat 8的云南松光谱端元选择与评价研究被引量：3
- 2017年
- 以云南松为研究对象,调查昆明市主城区周围61个样点,选择3块代表性样地,基于Landsat 8影像,采用纯净像元指数(PPI)、连续最大角凸锥(SMACC)和几何顶点的端元提取方法,利用样区1提取的云南松端元波谱对样区2和3进行分类。以外业调查数据提取的平均端元为真值,结合波谱角填图(SAM)分类结果,对比分析不同的端元提取方法。结果表明:研究样区2基于PPI、SMACC和几何顶点端元提取的分类结果整体精度分别为85.00%、35.00%和85.00%;研究样区3基于PPI、SMACC和几何顶点端元提取的分类结果整体精度分别为83.33%、16.67%和75.00%。基于PPI提取的云南松端元平均波谱曲线与真实地表的云南松波谱曲线最为相似,可用于今后基于Landsat8数据的云南松波谱端元提取和混合像元分解。
- 杨明星张加龙曹影黄田鲍瑞寥嘉文
- 关键词：端元提取混合像元云南松LANDSAT
- 城镇化背景下洱海上游土地利用演变过程分析被引量：3
- 2018年
- 近年来,洱海流域社会经济发展迅速,城镇化进程加快,土地利用发生了较大变化。研究长时间序列洱海上游的土地利用演变过程,分析其与城镇化进程的耦合关系,具有重要意义。以洱海上游1975,1985,1995,2005和2015年遥感影像为基础数据,提取了各时期土地利用斑块信息,计算了土地利用转移矩阵,借助土地利用动态度模型、信息熵模型和分形模型,定量描述和分析了洱海上游土地利用的演变过程。结果表明:1)近40年间,洱海上游以林地、农田和灌草丛为优势地类,建设用地面积呈持续增加趋势,整体上土地利用综合程度处于中等水平;2)转移变化方面,主要以灌草丛的转出和建设用地的转入为典型特征,单一类型的动态度变化较小,其中建设用地的动态度变化较为明显,其面积处于增加趋势;3)洱海上游1975—2015年间的土地利用斑块信息熵、均衡度及稳定性亦发生了相应变化。分析研究城镇化背景下洱海上游土地利用演变特征,对于提升土地集约化程度,合理规划管理土地资源,科学制定经济发展政策,促进土地的科学与可持续利用,加快城镇可持续发展具有重要的指导意义。
- 牛晓花张超余哲修周文娇黄田
- 关键词：城镇化土地利用动态度信息熵分维数
- 基于Landsat 8的云南松光谱混合分析研究被引量：2
- 2017年
- 通过中低分辨率遥感影像进行土地覆盖分类精度一般不高,且分类到具体树种存在较大困难。基于Landsat 8 OLI影像、61个外业调查样点建立昆明市主城区周围云南松波谱库,采用PPI方法进行端元提取;应用波谱角填图法对端元光谱进行识别并进行林地覆盖分类。利用森林资源二类调查数据进行精度检验,研究区总体精度为75.78%,Kappa为0.69,其中,云南松用户和生产者精度分别为67.70%和71.17%;对典型样区像元分解与精度检验后,云南松覆盖精度有一定的提高。因此,采用PPI和SAM波谱识别方法对云南松信息提取是有效的;应用混合像元分析进行云南松信息提取具有一定的可靠性,适用于中低分辨率的影像,划分典型区域可提高森林树种识别精度。
- 曹影张加龙张加龙黄田陆驰
- 关键词：光谱混合分析云南松PPI端元
- 基于端元提取的滇中典型森林类型识别研究
- 2017年
- 端元波谱的选择对森林类型的识别精度和效率具有重要影响。以滇中地区典型森林植被为研究对象,基于Landsat8 OLI遥感影像数据,结合二类调查数据,在影像融合的基础上提取典型森林植被的感兴趣区,通过最小噪声分离变换及n维散点图提取滇中典型森林植被(云南松、华山松、蓝桉、柏木和栎类)的波谱曲线,利用提取出的端元波谱,采用波谱角填图法进行滇中典型森林类型的识别,采用混淆矩阵对分类结果进行精度评价;同时,与传统的森林类型分类识别端元提取方法进行了对比分析。研究结果表明:1)基于感兴趣区端元提取的方法所得的分类结果较为理想,总体分类精度达83.46%,其中云南松84.78%、华山松96.88%、蓝桉80.60%、柏木75.00%、栎类57.69%。2)基于几何顶点的端元提取方法通过多次端元波谱提取、波谱分析仍仅能识别云南松、华山松、蓝桉和栎类,柏木无法识别;分类精度分别为云南松89.13%、华山松84.37%、蓝桉76.12%、栎类53.13%。基于传统方法提取出的波谱近似程度较高,分类精度偏低,端元波谱不易识别。3)基于感兴趣区的端元提取方法方便快捷、精度较高,可避免无意义端元波谱对分类结果的混淆,能有效解决端元波谱无法识别的技术难题。
- 黄田张超吉一涛余哲修罗恒春张一
- 关键词：端元提取遥感图像分类
