基于克隆选择聚类改进的植被变化回归趋势分析

作者：王佃来; 刘文萍

来源：农业机械学报, 2013, (12): 215-220.

• 植被变化监测
• 克隆选择算法
• 线性回归分析
• 聚类分析 Trend monitor in vegetation cover Clonal selection algorithm Linear regression analysis Clustering analysis

基于克隆选择聚类算法对植被变化趋势回归分析中线性方程的斜率k进行聚类,并按聚类中心大小分类,解决了对斜率k的划分问题。实验结果表明:所提算法的DBI值0.65明显小于与之对比3种算法的DBI值0.89、0.91和0.89。北京市城区植被变化趋势显著增强的结论与1998~2011年北京市城区绿化率和人均绿化面积稳步增长的统计数据一致,验证了算法的正确性,因此该方法有一定的实用性,可应用于长时序植被变化趋势分析。

• 单位
  首钢工学院; 北京林业大学