决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取

编号 zgly0001660652

文献类型 期刊论文

文献题名 决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取

作者 崔璐  杜华强  周国模  李雪建  毛方杰  徐小军  范渭亮  李阳光  朱迪恩  刘腾艳  邢璐琪 

作者单位 省部共建亚热带森林培育国家重点实验室  浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室  浙江农林大学环境与资源学院 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2019年01期

年份 2019 

分类号 S771.8 

关键词 中国竹林  MODIS数据  C5.0算法  决策树分类  混合像元分解 

文摘内容 竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源,现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题,本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据,提出了基于决策树结合混合像元分解的全国竹林信息提取方法。首先,通过最大似然法获取中国林地分布信息;然后,在林地信息的基础上,构建决策树模型提取中国竹林分布信息;最后,采用线性最小二乘法混合像元分解得到中国竹林丰度图,并计算竹林面积。研究结果表明:(1)最大似然法提取的3个时期中国林地信息的生产者与用户精度均在90%以上,Kappa系数均值为0.93,为竹林信息提取奠定了基础。(2)C5.0算法构建的决策树模型能够很好的提取中国竹林时空分布信息,3个时期竹林分类精度均在80%左右。(3)在混合像元分解的基础上,统计得到的全国各省竹林估算面积与清查面积具有较高的相关性,R~2分别为0.98、0.97和0.95,RMSE范围为3.92万—9.58万ha,说明估算得到全国竹林面积与实际情况较为吻合。本研究所提出基于MODIS遥感数据运用C5.0算法决策树结合混合像元分解的方法,实现了全国竹林时空分布信息的准确提取,为全国竹林资源信息动态监测及管理提供了技术手段和数据支撑。