%0 Journal Article
%T 基于高光谱特征选择和RBFNN的城市植被胁迫程度监测
%A 王芳
%A 卓莉
%A 黎夏
%A 夏丽华
%J 地理科学
%P 77-82
%D 2008
%X 以Hyperion星载高光谱数据为例,基于指数提取-特征选择-分类识别-模式分析的思路,分析广州市的城市植被胁迫状况。提取与胁迫相关的高光谱植被指数,对其进行相关分析,滤除相关性很高的植被指数,利用选取的特征应用RBF(径向基函数)神经网络对城市的植被胁迫程度进行分类,对广州市受胁迫植被的空间分布及其原因进行分析。研究表明运用特征选取和RBF神经网络可以较好的区分城市植被受胁迫的程度;城市植被受胁迫的程度与城市交通污染、人为干扰相关性比较大;受胁迫植被的强度分布呈现从城市中心向外的梯度变化,在大块绿地外围呈环状分布。
%K 植被胁迫
%K 城市
%K Hyperion
%K RBF神经网络
%K 特征选择
%U http://geoscien.neigae.ac.cn/CN/abstract/abstract8660.shtml