基于决策树的洪泽湖湿地信息提取

摘要：

湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74％,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33％提高到86.33％,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段.

关键词：洪泽湖湿地、决策树、植被信息提取、K-T变换、纹理分析

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项XDA05050106;生态十年专项STSN-01-05

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：87-91