基于决策树—山体阴影模型的植被信息提取研究
植被是土地覆被分类的重要内容,植被分类对研究流域生态具有重要参考价值.鄂西犟河流域是南水北调中线工程的重要水源地,该区以中低山和丘陵为主,地形起伏剧烈,导致遥感影像存在大量阴影,制约了植被分类的精度.基于LandSAT OLI影像,使用ArcGIS的Hillshade模块,输入DEM数据和传感器具体参数,计算得到影像成像时刻阴影的准确分布;统计野外采集地物样本点在MNDWI、NDVI和RVI等指数上的差异;结合决策树分类法,分别设定阴影和非阴影下6类样本的阈值进行分类.结果 表明:(1)该方法总分类精度能够达到92.93％,Kappa系数为0.912;(2)阴影和非阴影区植被具备明显的同物异谱和异物同谱特征,表现为阳面的植被指数整体高于阴面;3类林地的RVI值由高往低依次为:灌木,混交林和针叶林.(3)传统经验模型在不同纬度的适用性不同,无法精确提取阴影的范围,降低了分类精度;决策树—山体阴影模型作为一种智能分类方法,能够还原Landsat OLI影像准确的阴影分布,提高山地和丘陵等阴影面积大、形状复杂区域的植被分类精度.
土地利用/覆被、植被遥感、山体阴影、决策树分类
29
K909(地理学)
国家自然科学基金;生物地质与环境地质国家重点实验室自主课题
2020-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
386-393
