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基于TM和ETM+影像数据的东沙环礁珊瑚礁监测
引用本文:王利花,周云轩,田波.基于TM和ETM+影像数据的东沙环礁珊瑚礁监测[J].吉林大学学报(地球科学版),2011,41(5):1630-1637.
作者姓名:王利花  周云轩  田波
作者单位:华东师范大学河口海岸学国家重点实验室,上海200062
基金项目:国家“973”计划项目(2010CB951204); 国家自然科学基金创新研究群体项目(40721004)
摘    要:以东沙环礁为研究区域,选取1999年Landsat-7 ETM+影像数据和2001年、2009年Landsat-5 TM影像数据为主要数据源,应用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类技术,通过选择训练时间较短的“一对一”SVM方法和RBF核函数,对3个年度的影像数据进行珊瑚礁信息提取。结果表明:2009年东沙环礁珊瑚礁面积为140.93 km2;1999-2009年,东沙环礁珊瑚礁面积减少了17.54 km2,珊瑚礁破碎化、白化现象趋于明显,珊瑚礁退化处于中期阶段。空间分辨率的提高可得到更准确详尽的珊瑚礁信息,尤其对小面积珊瑚礁的信息提取。

关 键 词:东沙环礁  遥感  珊瑚礁  支持向量机  地理信息系统  
收稿时间:2010-12-27

Detecting Coral Reefs at Dongsha Atoll Using Landsat TM and ETM+Images
WANG Li-hua,ZHOU Yun-xuan,TIAN Bo.Detecting Coral Reefs at Dongsha Atoll Using Landsat TM and ETM+Images[J].Journal of Jilin Unviersity:Earth Science Edition,2011,41(5):1630-1637.
Authors:WANG Li-hua  ZHOU Yun-xuan  TIAN Bo
Institution:State Key Laboratory of Estuarine and Coastal Research|East China Normal University|Shanghai200062, China
Abstract:One Landsat-7 image of 1999 and two Landsat-5 images of 2001,2009 were chosen to map and detect changes of coral reef community at Dongsha atoll.As the support vector machine(SVM) is very attractive for the classification of remotely sensed data,it was introduced into the extraction and classification of the coral reefs.Considering the training time and classification accuracy,'one against one' and radial basis kernel function(RBF) were determined.The results show that the total area of the coral reefs at D...
Keywords:Dongsha atoll  remote sensing  coral reef  support vector machines  geographic information systems  
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