基于QUEST树的高寒湿地植被覆盖类型遥感分类研究

编号 zgly0000776275

文献类型 期刊论文

文献题名 基于QUEST树的高寒湿地植被覆盖类型遥感分类研究

学科分类 220.30;森林保护学

作者 邹文涛  张怀清  鞠洪波  刘华  孙华 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所 

母体文献 中南林业科技大学学报 

年卷期 2011,31(12)

页码 138-144

年份 2011 

分类号 S714.9 

关键词 三江源  高寒湿地  植被覆盖类型  纹理特征  QUEST算法  决策树 

文摘内容 以青海省索加-曲麻河自然保护区高寒湿地密集分布区为例,进行三江源高寒湿地植被覆盖类型遥感分类方法研究。基于SPOT5影像融合后的4个波段数据和融合影像主成分分析后第一主成分PCA1,以PCA1作为数据源计算的8个纹理特征,用数字高程模型DEM和其他辅助数据构成的数据集,选用QUEST算法,对数据集进行数据挖掘,构建决策树模型对影像进行分类。分类结果表明: 9×9窗口下的纹理特征均值、方差和信息熵是进行高寒湿地植被覆盖类型分类的有效纹理特征量。QUEST决策树分类方法所得分类结果精度可达84.19%,kappa系数为0.826 1。相对于传统的最大似然法监督分类所得结果,总体精度提高17.29%,总体kappa系数提高0.191 2,提高幅度近30%。所得分类结果中,矮嵩草草甸、矮嵩草+藏嵩草沼泽化草甸、杉叶藻草本沼泽、藏嵩草沼泽化草甸和藏嵩草+矮嵩草草甸等植被覆盖类型的分类精度较高,生产者精度分别可达: 95.83%,95.45%,95.00%,94.74%和91.67%;用户精度分别为100%,91.30%,82.61%,78.26%和95.65%。