张晓羽
- 作品数：3 被引量：60H指数：2
- 供职机构：东北林业大学更多>>
- 发文基金：国家科技基础性工作专项黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于Markov模型的景观格局分析
- 2014年
- 以武汉市的MODIS影像数据为例,通过计算各类地物景观指数以及运用马尔科夫模型对各土地利用类型之间的相互转移矩阵进行运算,从而实现对景观格局的分析。结果表明,马尔科夫模型法具有优于景观指数法的优点,不仅可以计算出某一类景观两年面积的变化,更有深入的基质分析,即各类景观之间转换概率。
- 刘江张晓羽刘丹丹
- 关键词：景观指数马尔科夫模型土地利用类型
- 黑龙江省森林植被空间分布及影响因子研究
- 森林植被作为陆地生态系统重要组成部分，具有水土保持、调节气候、防风固沙等多种生态功能。随着“3S”技术的发展，特别是高空间分辨率遥感影像和新分类算法的出现，利用遥感图像进行植被分类并研究其空间分布越来越成为可能。本次研究...
- 张晓羽
- 关键词：森林植被气象因子
- 基于随机森林模型的陆地卫星-8遥感影像森林植被分类被引量：57
- 2016年
- 以黑龙江省漠河县为研究区域,采用陆地卫星-8遥感影像为数据源,结合影像的光谱信息和数字高程模型辅助数据,分别采用最大似然分类法(MLC)和随机森林模型法(RFM)对研究区森林植被进行分类,并分析和评价光谱特征变量对模型的重要性、2种分类方法对森林植被类型分类的适用性。结果表明:随机森林分类方法的总体分类精度为81.65%、卡帕(Kappa)系数为0.812。与传统的MLC方法相比,RFM法均提高了3种森林类型的生产者精度和使用者精度,其中针阔混交林精度提高最多。通过分析特征变量的重要性,发现高程、归一化植被指数、红光波段、近红外波段、短波红外波段对模型分类精度有较重要的影响。说明随机森林模型方法结合多源信息是森林植被类型遥感分类的一种有效手段。
- 张晓羽李凤日甄贞赵颖慧
