基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类

发布时间：2017-08-12 11:06

  本文关键词：基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类

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【摘要】：为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本、高效率的动态监测,利用HJ-CCD数据的多时相和多光谱信息,探讨了平罗县土地利用遥感分类方法。首先建立研究区内典型地物的NDVI时间序列曲线,提取反映该区物候模式的时序特征参数;然后对土壤信息丰富的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第1主成分(PC1)作为光谱特征参数,最后基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法进行决策树监督分类。总体分类精度达到92.26%,Kappa系数为0.91,比最大似然法分类结果精度提高了2.58%。研究表明:构建的NDVI时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性,提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性,CART决策树算法分类结果清晰准确且精度较高。该方法为HJ小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础。
【作者单位】： 中国农业大学资源与环境管理学院;北京市农林科学院农业综合发展研究所;
【关键词】： 土地利用 决策树 分类 HJ-CCD 归一化植被指数(NDVI) 时间序列 干旱半干旱灌区
【基金】：国家自然科学基金资助面上项目(40871103;41071146)
【分类号】：F301.2;TP79
【正文快照】： 于文婧,刘晓娜,孙丹峰,姜宛贝,曲葳.基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类[J].农业工程学报,2016,32(2):212-219.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.031 http://www.tcsae.orgYu Wenjing,Liu Xiaona,Sun Danfeng,Jiang Wanbei,Qu Wei.Land use classifi

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本文编号：661251