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  • 简介:2015年和2016年的7-8月的野外调查和室内鉴定结果表明,在郑州黄河湿地自然保护区,共有植物75科229属309种。其中,有蕨类植物1科1属1种,被子植物74科228属308种;包括17种乔木、27种灌木、13种藤本和252种草本植物;在这些植物中,有水生植物和湿生植物,还有一些半湿生和中生植物。在植物区系组成中,种子植物科的分布有5类型和4亚型,世界分布科有44科,占总科数的58.67%;属的分布区类型可以划分为15类型和9亚型,以温带分布为主,有102属,占总属数的44.54%。

  • 标签: 植物群落 区系 郑州黄河湿地
  • 简介:以2016年8月26日Landsat-8OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevantfeatures)-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。

  • 标签: 黄河口 滨海湿地 Relief-F算法 随机森林模型 信息提取