• 论文
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于NDVI时序分类的胜利矿区开采扰动-恢复轨迹类型及时间信息提取
  • 22
  • 作者

    麻慧鑫李晶琚成远

  • 单位

    中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院

  • 摘要
    为重构草原矿区开采历史的时序信息,本文以胜利矿区为例,应用1985-2017年间32期Landsat TM/OLI影像,对比分析了3种时间序列分类模型的分类精度和效率,如随机森林(Random Forests, RF)和基于时间动态扭曲的近邻算法(DTW-kNN),以及基于卷积神经网络的残差网络模型(Residual Network, Resnet)。最终根据NDVI时间序列的变化轨迹特征,分别提取了煤炭开采对植被的扰动时间、扰动恢复时间及扰动时长。研究结果表明: 1) Resnet模型在NDVI时间序列分类中相对效果最优,分类精度为90.1%,Kappa系数为0.898;2) 受扰动和未受扰动区域分别占研究区的16.5%和83.5%,扰动未恢复区域占研究区的9.5%;3) 扰动主要发生在2005-2008年间,2008年扰动面积最大;扰动恢复主要发生在2008年及之后,2009年扰动恢复面积最大。扰动后恢复类型的持续扰动时长以5年居多,平均扰动时长为6.7年。
  • 关键词

    胜利矿区NDVI时间序列矿区扰动

  • 文章目录
    0引言
    1研究区概况与数据源
    1.1研究区
    1.2 数据源及预处理
    2研究方法
    2.1 NDVI时序轨迹类型划分
    2.2 NDVI时序轨迹分类模型
    2.2.1随机森林算法
    2.2.2基于动态时间扭曲的近邻算法
    2.2.3残差网络模型
    2.3 扰动年际信息提取
    3结果与分析
    3.1 分类精度评价
    3.2 NDVI轨迹类型及其空间分布特征
    3.3 植被动态类型时间分布特征及扰动持续时长特征
    4结论与讨论
    4.1 结论
    4.2 讨论
相关问题

主办单位:煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会

©版权所有2015 煤炭科学研究总院有限公司 地址:北京市朝阳区和平里青年沟东路煤炭大厦 邮编:100013
京ICP备05086979号-16  技术支持:云智互联