【摘要】：本研究以哈爾濱市為研究區(qū),采用Landsat-8多光譜影像為數(shù)據(jù)源,計(jì)算出水體指數(shù)、植被指數(shù)、建筑指數(shù)和土壤指數(shù)等共20個(gè)地物光譜指數(shù);基于指數(shù)的決策樹分類方法提取土地覆被類型,并對分類結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證,對比分析不同指數(shù)對分類精度的影響。經(jīng)過精度對比、篩選五組數(shù)據(jù)作為變量用決策樹方法進(jìn)行分類,并與于單純地物光譜的(普通)決策樹分類結(jié)果和最大似然法相比較。結(jié)果顯示:五組基于指數(shù)的決策樹分類結(jié)果都比普通決策樹分類和傳統(tǒng)的最大似然法分類精度高,分類精度最高的一組與以上兩種分類結(jié)果相比,總精度分別提高了2.59%和9.55%,Kappa系數(shù)分別提高了0.08和0.15。本研究呈現(xiàn)了基于指數(shù)的決策樹分類方法在土地利用信息提取中的優(yōu)勢,為更好協(xié)調(diào)哈爾濱市土地利用與城市擴(kuò)展提供研究依據(jù)。
[Abstract]:In this study, 20 spectral indices of water body, vegetation index, building index and soil index were calculated by using Landsat-8 multi-spectral image as data source and Harbin city as study area. The decision tree classification method based on index is used to extract land cover types, and the accuracy of classification results is verified, and the effects of different indices on classification accuracy are compared and analyzed. After precision comparison, five groups of data were selected as variables and classified by decision tree method, and compared with the classification results of the (common) decision tree and the maximum likelihood method. The results show that the classification accuracy of the five groups of decision trees based on index is higher than that of the ordinary decision trees and the traditional maximum likelihood method. The group with the highest classification accuracy is compared with the above two kinds of classification results. The total precision was increased by 2.59% and 9.55%, respectively, and the Kappa coefficient was increased by 0.08 and 0.15, respectively. This study presents the advantage of decision tree classification method based on index in extracting land use information, which provides a basis for better coordination of land use and urban expansion in Harbin.
【作者單位】： 哈爾濱師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41571199) 黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZD201308);黑龍江省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(QC2016050)
【分類號】：P237

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本文編號：2361867