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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明公开一种基于植被分类和立地类型划分的矿区植被重建方法，通过利用遥感技术获取遥感影像进行影像预处理，对矿区植被进行分类，选取可能影响立地类型划分的立地因子进行处理，得到以坡度和土壤肥力为主导因子的立地类型，根据不同植被归一化差异植被指数的演变趋势，及不同立地类型对应的不同植被类型归一化差异植被指数的演变趋势，分析矿区自生态修复以来的植被长势情况，从得到的植被长势好的区域中选取样本，以样本的植被分类结果作为决策属性、样本的立地类型作为条件属性，得到基于植被分类与立地类型划分的决策树模型，进行植被重建。本发明为矿区进行因地适宜的分区生态修复提供了依据，为加快高寒露天煤矿的生态修复提供了指导。

主权项：1.一种基于植被分类和立地类型划分的矿区植被重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取遥感影像并进行影像预处理；步骤二、根据步骤一中处理后的遥感影像对矿区植被进行分类:采用面向对象的支持向量机分类方法将矿区植被分类为草本、灌木和乔木；步骤三、选取可能影响立地类型划分的立地因子，并对其进行处理，得到以坡度和土壤肥力作为主导因子的立地类型：在多种生态因子的交互作用下，选取可能影响立地类型划分的立地因子微地形、坡度、坡向和土壤理化性质，对其进行数量化处理、相关性分析、主成分分析、主导因子确定，并结合矿区实际情况，得到以坡度和土壤肥力作为主导因子的立地类型；步骤四、根据不同植被归一化差异植被指数的演变趋势，以及不同立地类型对应的不同植被类型归一化差异植被指数的演变趋势，分析矿区自生态修复以来的植被长势情况；步骤五、从步骤四分析得到的植被长势好的区域中选取样本，结合步骤二和步骤三，以样本的植被分类结果作为决策属性，以样本的立地类型作为条件属性，得到基于植被分类与立地类型划分的决策树模型，进行矿区植被重建；所述基于植被分类与立地类型划分的决策树模型的创建步骤如下：1基于决策树模型原理，将所选取样本基于步骤二得到的植被分类结果作为决策属性，基于步骤三得到的立地类型作为条件属性，计算训练集的熵，设训练集为S，样本对应有m个分类，即Ci，其中i＝1,2,...,m，Ci,s代表S中Ci类样本的集合，进行S信息熵计算： 式中，|Ci|代表i类样本的个数，|S|代表样本个数；2计算样本划分后的信息熵:利用一个特征A的n个不同取值，分别记为a1,a2,a3,...,an，将训练集S划分为n个子集{S1,S2,S3,...,Sn},其中，Sj是S中特征A取值为aj的集合,j＝1,2,3,…,n；设Si,j是Sj中属于类别Ci的集合，则对样本S划分后的信息熵公式如下： 式中，代表子集Sj中任一样本属于类别Ci的概率；3计算特征属性A的信息增益，计算公式如下：GainA＝HS-HS|A。

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