使用卫星图像的空间和光谱精度预测野生动物发生模式
下载文件2005年4月29日-作者:爱德华·j·劳伦特;Haijin史;德米特里Gatzilois;约瑟夫·p·LeBouton;迈克尔·b·沃尔特斯;刘建国
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电子邮件杂志或书名:环境遥感
关键词:陆地卫星;森林;鸟类;栖息地;预测;差距;野生动物发生;密歇根州;归一化植被指数;短波红外成像; Multiple season images; Accuracy assessment; Image classification
体积/问题:97年
页码(s):249 - 262
发表:2005年
我们研究了使用非机密的光谱数据的潜力预测三种鸟类的分布在400000公顷地区密西根上半岛使用陆地卫星ETM +图像和鸟类通过点估算调查抽取了433个地点。这些物种,包括黑绿莺,纳什维尔莺,和灶巢鸟在繁殖与森林植被特性有关。我们研究了不同两个空间明确的分类参数的影响预测精度:1)用于签名的平均光谱值的窗口大小创建和2)所需的阈值距离鸟检测算作礼物。两个精度测量,比例正确分类(PCC)和卡巴,地图预测物种的出现与地面数据计算未使用期间的分类。地图被验证为所有三个物种Kappa值> 0.3和PCC > 0.6。然而,PCC的总结之外没有其它信息提供样图频率用于物种的存在和没有进行分类。与基于规则的地图使用的方法创建的差异分析表明,光谱信息预测这些物种的出现,使用森林subcanopy组件比可以利用已知的土地覆盖协会(Kappa值高出0.1到0.3差距分析地图)。精度统计每个物种以不同的方式影响探测距离的点估算调查用于分层阴谋存在,没有类。
Moderate-to-large检测(100米和180米)的距离的最佳分类地图Blackthroated绿莺和纳什维尔莺事件,而温和的探测距离(50米和100米),它忽略了远程观察,为灶巢鸟的分类提供了最好的信息来源。窗口大小用于创建签名也影响了精度统计但程度不一样。Kappa值最高的大多数地图通常是获得使用温和的窗口大小9到13像素(0.8到1.2公顷),是研究物种的代表区域大小。野生动物出现地图从光谱数据分类的准确性因此给感兴趣的物种不同,发生的空间精度记录用作地面引用和像素的数量包括在光谱特征。由于这些原因,定量检查才能确定主观决策在图像分类影响预测精度。
DOI:10.1016 / j.rse.2005.04.015
类型的出版物:期刊文章
