基于决策树分类的大屯矿区地物信息提取及矿区污染分析

发布时间：2017-11-20 06:08

  本文关键词：基于决策树分类的大屯矿区地物信息提取及矿区污染分析

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【摘要】：本文在对国内外遥感图像分类方法充分研究分析的基础上,选择决策树分类法对大屯矿区的Landsat 8遥感图像进行分类研究。选取样本提取并分析研究区典型地类光谱特征曲线,依据光谱曲线特征和归一化植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复试验和修正,筛选出适宜大屯矿区地物分类的决策树最优阈值,对研究区进行分类和精度评价,最后通过分类结果对研究区的水体污染状况进行简要分析。
【作者单位】： 山东科技大学;国家测绘地理信息局;中国测绘科学研究院;
【基金】：地理国情普查统计分析及技术支持(B1510)资助
【分类号】：P237;X751;X87
【正文快照】： 0引言土地覆盖类型及其变化规律是大气圈和生物圈在循环过程中形成的,是全球生态环境变化的重要指示因子[1]。应用遥感数据进行土地覆盖信息提取的主要方法是采用模式识别技术(包括监督分类和非监督分类)对数字影像进行分类,进而对各土地覆盖类型进行提取[2]。传统的遥感影像

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本文编号：1206324