基于决策树方法的云南省森林分类研究

  本文关键词：基于决策树方法的云南省森林分类研究，由笔耕文化传播整理发布。

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刊名： 遥感技术与应用
Remote Sensing Technology and Application
主办：  中国科学院空间科学与应用研究中心
周期：  双月
出版地：甘肃省兰州市
语种：  中文
开本：  大16开
ISSN： 1004-0323
CN：   62-1099/TP
邮发代号： 54-21
复合影响因子： 1.351
综合影响因子： 0.893

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基于决策树方法的云南省森林分类研究

作者： 韩婷婷 ; 习晓环 ; 王成 ; 包玉海 ; 骆社周

摘要：森林分类对于理解森林生态系统结构和功能具有重要意义。由于云南省地形和森林类型复杂,首先按云南省的16个行政区划将全省Landsat TM影像分为对应的16个区域。以TM波段1~5和7,以及由植被指数、缨帽变换、主成分变换、DEM组成的18个变量组,统计训练样本光谱值均值变化和光谱值与频率间的关系。利用交点计算公式计算类间最佳分类界点进而建立决策树,逐一分离各区的所有森林类型,将分类结果合并得到云南省阔叶林、针叶林和针阔混交林类型分布图。最后将分类结果与监督分类中的最大似然比法的分类结果进行对比。结果表明:监督分类的总体分类精度为74.39%,Kappa系数为0.63,决策树方法的总体分类精度为86.61%,Kappa系数为0.80,说明决策树方法可以提取高精度的云南省森林类型,进而为该区域森林叶面积指数和生物量反演等研究提供基础数据支持。

  本文关键词：基于决策树方法的云南省森林分类研究，由笔耕文化传播整理发布。