基于紋理信息CART決策樹的林芝縣森林植被面向?qū)ο蠓诸?/H1>
發(fā)布時間：2018-01-04 16:18
本文關(guān)鍵詞：基于紋理信息CART決策樹的林芝縣森林植被面向?qū)ο蠓诸?/strong> 出處：《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2017年02期
論文類型：期刊論文
更多相關(guān)文章： Landsat-影像 面向?qū)ο?/b> CART決策樹分類 植被覆蓋
【摘要】：以西藏自治區(qū)林芝縣的Landsat-8影像、地形圖為信息源,結(jié)合樣地調(diào)查數(shù)據(jù)及森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù),研究基于紋理信息的CART決策樹的面向?qū)ο蠓诸悓ρ芯繀^(qū)內(nèi)的森林地物類別進行提取,分類的總體精度和Kappa系數(shù)分別為82.53%和0.768,相較于不利用紋理信息的決策樹分類和基于最大似然分類法的研究區(qū)地物類別的提取總體精度均高近10%,Kappa系數(shù)分別高0.12和0.111。結(jié)果表明:基于紋理信息的CART決策樹面向?qū)ο蠓诸惙椒▽ρ芯繀^(qū)Landsat-8影像進行植被類型提取,分類結(jié)果較好,能夠滿足研究要求。
[Abstract]:The Landsat-8 image of Linzhi County of Tibet autonomous region, topography as a source of information, combined with the survey data of two sample survey data and forest resources, the research object oriented CART decision tree classification of texture information for the study area of forest land cover categories were extracted based on the classification, the overall accuracy and Kappa coefficient were 82.53% and 0.768 and compared to the decision tree using texture information classification and extraction accuracy of the overall study area features the maximum likelihood classification method based on the high of nearly 10%, Kappa coefficient was 0.12 higher and 0.111. results show that the image texture information of decision tree CART object-oriented classification method of Landsat-8 based on vegetation extraction, classification the result is good, can meet the research requirements.
【作者單位】： 中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所;西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院;
【基金】：國家科技基礎(chǔ)性工作專項“中國森林植被調(diào)查”(2013FY111600)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 2.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院,西藏拉薩850000)1引言森林是地球上最大的陸地生態(tài)系統(tǒng),具有森林資源、調(diào)節(jié)氣候、水源涵養(yǎng)、土地沙漠化防治、生物多樣性保護和生態(tài)平衡維護等價值,在全球生物圈中具有重要影響[1]。遙感技術(shù)是遠距離在不接觸目標物體的情況下,通過接受目標物 【相似文獻】
相關(guān)期刊論文 前4條
1 孫春生,吳軍,陳丹清;三維城市建模中的建筑墻面紋理快速獲取[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2005年09期
2 陳旭;宋愛國;;紋理觸覺再現(xiàn)技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展[J];工業(yè)儀表與自動化裝置;2006年03期
3 張錦水;潘耀忠;韓立建;蘇偉;何春陽;;光譜與紋理信息復(fù)合的土地利用/覆蓋變化動態(tài)監(jiān)測研究[J];遙感學(xué)報;2007年04期
4 ;[J];;年期
，
本文編號：1379150
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/1379150.html
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【摘要】：以西藏自治區(qū)林芝縣的Landsat-8影像、地形圖為信息源,結(jié)合樣地調(diào)查數(shù)據(jù)及森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù),研究基于紋理信息的CART決策樹的面向?qū)ο蠓诸悓ρ芯繀^(qū)內(nèi)的森林地物類別進行提取,分類的總體精度和Kappa系數(shù)分別為82.53%和0.768,相較于不利用紋理信息的決策樹分類和基于最大似然分類法的研究區(qū)地物類別的提取總體精度均高近10%,Kappa系數(shù)分別高0.12和0.111。結(jié)果表明:基于紋理信息的CART決策樹面向?qū)ο蠓诸惙椒▽ρ芯繀^(qū)Landsat-8影像進行植被類型提取,分類結(jié)果較好,能夠滿足研究要求。
[Abstract]:The Landsat-8 image of Linzhi County of Tibet autonomous region, topography as a source of information, combined with the survey data of two sample survey data and forest resources, the research object oriented CART decision tree classification of texture information for the study area of forest land cover categories were extracted based on the classification, the overall accuracy and Kappa coefficient were 82.53% and 0.768 and compared to the decision tree using texture information classification and extraction accuracy of the overall study area features the maximum likelihood classification method based on the high of nearly 10%, Kappa coefficient was 0.12 higher and 0.111. results show that the image texture information of decision tree CART object-oriented classification method of Landsat-8 based on vegetation extraction, classification the result is good, can meet the research requirements.
【作者單位】： 中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所;西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院;
【基金】：國家科技基礎(chǔ)性工作專項“中國森林植被調(diào)查”(2013FY111600)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 2.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院,西藏拉薩850000)1引言森林是地球上最大的陸地生態(tài)系統(tǒng),具有森林資源、調(diào)節(jié)氣候、水源涵養(yǎng)、土地沙漠化防治、生物多樣性保護和生態(tài)平衡維護等價值,在全球生物圈中具有重要影響[1]。遙感技術(shù)是遠距離在不接觸目標物體的情況下,通過接受目標物
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1 孫春生,吳軍,陳丹清;三維城市建模中的建筑墻面紋理快速獲取[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2005年09期
2 陳旭;宋愛國;;紋理觸覺再現(xiàn)技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展[J];工業(yè)儀表與自動化裝置;2006年03期
3 張錦水;潘耀忠;韓立建;蘇偉;何春陽;;光譜與紋理信息復(fù)合的土地利用/覆蓋變化動態(tài)監(jiān)測研究[J];遙感學(xué)報;2007年04期
4 ;[J];;年期
，本文編號：1379150
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