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基于 HJ-CCD 数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类

作者：于文婧   出版商：中国农业大学资源与环境管理学院   出版日期：2017 年 1 月
为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本､高效率的动态监测,利用 HJ-CCD 数据的多时相和多光谱信息,探讨了平罗县土地利用遥感分类方法｡首先建立研究区内典型地物的 NDVI 时间序列曲线,提取反映该区物候模式的时序特征参数;然后对土壤信息丰富的 3 月份多光谱影像进行主成分变换,选取第 1 主成分(PC1)作为光谱特征参数,最后基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法进行决策树监督分类｡总体分类精度达到 92.26%,Kappa系数为 0.91,比最大似然法分类结果精度提高了 2.58%｡研究表明:构建的 NDVI 时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性,提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性,CART 决策树算法分类结果清晰准确且精度较高｡该方法为 HJ 小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础｡

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