基于决策树分类的森林信息提取研究

摘要：

以株洲市为研究对象,采用2009年10月TM遥感数据和地面固定样地点数据开展土地利用分类研究,提取分析各种地类在TM遥感影像上的光谱特征曲线和各地类的归一化植被指数及归一化差异水体指数,依据提取的光谱特征曲线及植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复分类试验,筛选出最优的决策树分类模型的阈值.结果表明:通过典型地物波谱分析以及实验,区分植被与非植被的归一化植被指数的阈值为0.3,即大于0.3为植被,反之则为非植被；区分水体与非水体的归一化差异水体指数的阈值为1.5,即大于1.5为水体,反之则为非水体；从分类结果来看,基于决策树模型分类的总体精度为87.21％,Kappa系数为0.850 6,株洲市林地面积为703 421.49 hm2,非林地面积为422 470.61 hm2,林地覆盖率为62.5％,主要分布在株洲市的东南部,即攸县、茶陵县、炎陵县,占株洲市林地面积的73.0％.

关键词：森林信息、遥感信息、决策树分类、信息提取

所属期刊栏目：33

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）;林业公益性行业科研专项;国家科技重大专项;湖南省高校科技成果产业化培育项目

在线出版日期：2013-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51