基于CART决策树的沙地信息提取方法研究

编号 zgly0001683768

文献类型 期刊论文

文献题名 基于CART决策树的沙地信息提取方法研究

作者 张睎伟  王磊  汪西原 

作者单位 宁夏大学物理与电子电气工程学院  西北土地退化与生态恢复省部共建国家重点实验室培育基地  宁夏回族自治区沙漠信息智能感知重点实验室 

母体文献 干旱区地理 

年卷期 2019年05期

年份 2019 

分类号 X171.4 

关键词 面向对象  多尺度  光谱差异  CART决策树  沙地提取 

文摘内容 为研究沙地信息提取的方法,采用基于CART决策树的面向对象方法,提取中卫市沙坡头区的沙地信息。首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层,然后选择合适的提取特征和训练样本点,最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树,并对地物进行分类,提取出沙地信息。结果表明:采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度,依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77%,是最近邻分类结果的1.12倍,支持向量机分类结果的1.57倍,此外,NDBI(归一化裸露指数)、GSI(粒度指数)和SWIR 2(第七波段)均值可以成功的将沙地、戈壁和裸岩石砾地三个易混地物区分开来,是沙地提取过程中三个重要的特征指数。