利用決策樹模型的濕地提取與分類
發(fā)布時(shí)間:2018-01-14 16:23
本文關(guān)鍵詞:利用決策樹模型的濕地提取與分類 出處:《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年05期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:為解決因濕地環(huán)境復(fù)雜且類型多樣導(dǎo)致光譜混淆而難以對(duì)其自動(dòng)遙感提取的問題,采用決策樹模型的濕地信息提取方法,以Landsat OLI影像光譜特征和經(jīng)纓帽變換后的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合不同類型濕地的環(huán)境特征和空間特征信息,提出先分區(qū)再分類的思想,構(gòu)建決策樹分類模型.對(duì)原始影像進(jìn)行纓帽變換,利用變換后的濕度分量及地物的光譜特征規(guī)律,將研究區(qū)劃分為水體區(qū)域、植被區(qū)域和非植被區(qū)域,然后分別對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行再分類,逐層分級(jí),最終實(shí)現(xiàn)不同類型濕地的分級(jí)提取.研究結(jié)果表明:采用分區(qū)分類思想構(gòu)建決策樹模型,可以有效提取濕地信息,精度達(dá)87.50%.
[Abstract]:In order to solve the problem of complex and diverse types of wetland environment lead to the confusion of spectral remote sensing automatic extraction, extraction methods of wetland information decision tree model, with the characteristics of the image spectrum of Landsat OLI and the data after tasseled cap transformation as the basis, combined with different types of environmental features and spatial features of wetland, put forward first division the classification idea, constructing decision tree classification model. The tasseled cap transformation to the original image using spectral features and terrain humidity component after transformation, the study area is divided into water area, vegetation and non vegetation area, then the area classification, layer classification, finally realize the classification of different types the extraction of wetland. The results show that the classification thought of constructing decision tree model can effectively extract wetland information, accuracy of 87.50%.
【作者單位】: 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院;遼寧省基礎(chǔ)地理信息中心;
【分類號(hào)】:P237
【正文快照】: 0引言濕地作為一種人類賴以生存的特殊生態(tài)系統(tǒng),擁有巨大的環(huán)境和經(jīng)濟(jì)功能,素有“地球之腎”的美譽(yù)[1].近30年來,受社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境不斷發(fā)展的影響,越來越多的濕地生存環(huán)境正在遭受工業(yè)污染的威脅,面積持續(xù)萎縮,生態(tài)功能逐漸退化[2-3],因此,在人類發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí),濕地保護(hù)
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本文編號(hào):1424368
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