基于纹理信息 ＣＡＲＴ 决策树的林芝县 森林植被面向对象分类

        摘要：以西藏自治区林芝县的 Ｌａｎｄｓａｔ－８影像、地形图为信息源，结合样地调查数据及森林资源二类调查数据，研究基于纹理信息的 ＣＡＲＴ 决策树的面向对象分类对研究区内的森林地物类别进行提取，分类的总体精度和 Ｋａｐｐａ系数分别为８２．５３％和０．７６８，相较于不利用纹理信息的决策树分类和基于最大似然分类法的研究区地物类别的提取总体精度均高近１０％，Ｋａｐｐａ系数分别高０．１２和０．１１１。结果表明：基于纹理信息的ＣＡＲＴ 决策树面向对象分类方法对研究区 Ｌａｎｄｓａｔ－８影像进行植被类型提取，分类结果较好，能够满足研究要求。