本文關(guān)鍵詞：基于HJ-CCD數(shù)據(jù)和決策樹法的干旱半干旱灌區(qū)土地利用分類

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【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)干旱半干旱灌區(qū)地表信息低成本、高效率的動態(tài)監(jiān)測,利用HJ-CCD數(shù)據(jù)的多時相和多光譜信息,探討了平羅縣土地利用遙感分類方法。首先建立研究區(qū)內(nèi)典型地物的NDVI時間序列曲線,提取反映該區(qū)物候模式的時序特征參數(shù);然后對土壤信息豐富的3月份多光譜影像進(jìn)行主成分變換,選取第1主成分(PC1)作為光譜特征參數(shù),最后基于分類回歸樹(classification and regression tree,CART)算法進(jìn)行決策樹監(jiān)督分類�？傮w分類精度達(dá)到92.26%,Kappa系數(shù)為0.91,比最大似然法分類結(jié)果精度提高了2.58%。研究表明:構(gòu)建的NDVI時間序列曲線對研究區(qū)內(nèi)的地類具有較強(qiáng)的代表性,提取的時間維和光譜維的分類參數(shù)對各地類均有很好地區(qū)分性,CART決策樹算法分類結(jié)果清晰準(zhǔn)確且精度較高。該方法為HJ小衛(wèi)星在干旱半干旱區(qū)等區(qū)域的深入應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)和實(shí)證基礎(chǔ)。
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境管理學(xué)院;北京市農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展研究所;
【關(guān)鍵詞】： 土地利用 決策樹 分類 HJ-CCD 歸一化植被指數(shù)(NDVI) 時間序列 干旱半干旱灌區(qū)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助面上項(xiàng)目(40871103;41071146)
【分類號】：F301.2;TP79
【正文快照】： 于文婧,劉曉娜,孫丹峰,姜宛貝,曲葳.基于HJ-CCD數(shù)據(jù)和決策樹法的干旱半干旱灌區(qū)土地利用分類[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),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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本文編號：661251