基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究

编号 zgly0001592315

文献类型 期刊论文

文献题名 基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究

作者 吕利利  颉耀文  黄晓君  张秀霞  李汝嫣 

作者单位 兰州大学资源环境学院  兰州大学西部环境教育部重点实验室 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2017年03期

年份 2017 

分类号 TP79  P941.73 

关键词 遥感影像  CART决策树  沙漠化  信息提取 

文摘内容 沙漠化是我国北方土地退化的主要形式之一,也是国内外研究中的重要环境问题。以民勤县为例,讨论了CART(Classification and Regression Tree)决策树在沙漠化研究中的应用,并使用Landsat8OLI遥感影像为数据源,构建了一种可行的用于研究区的沙漠化信息提取规则,进行地表沙漠化信息提取。结果表明:所构建的决策树模型结构简单,沙漠化提取效果较好;在研究区域达到87.70%的分类精度,Kappa系数为0.848 4,分类精度也较高。同时,归一化裸露指数(NDBI)和地表反照率(Albedo)是两个明显的沙漠化特征量,在沙漠化提取中起着重要作用。然而,CART决策树作为一种基于监督的分类方法,模型构建时,选择相对较高质量的训练样本和准确合理的输入端变量,可大大提高沙漠化信息的提取精度。