基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树方法的植被识别

编号 zgly0001606896

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树方法的植被识别

作者 毕恺艺  牛铮  黄妮  康峻  裴杰 

作者单位 中国科学院遥感与数字地球研究所/遥感科学国家重点实验室  中国科学院大学 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2017年05期

年份 2017 

分类号 TP751 

关键词 Sentinel-2A  时序数据  面向对象  归一化植被指数  决策树 

文摘内容 Sentinel-2A数据具有较高的空间分辨率和时间分辨率,克服了以往时序数据难以获取或空间分辨率低的问题。该文以山西省吕梁市陈家湾流域为研究区,基于Sentinel-2A时序数据,根据归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征和光谱特征,构建基于面向对象决策树方法的分层分类模型,成功提取了陈家湾流域的植被信息,分类总体精度达到89.7%,Kappa系数为0.87。基于面向对象决策树方法的多时相分类结果与单时相分类结果相比,可以有效改善波谱特征相近和受地形影响较大地物的区分,减少混分现象;基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树分类方法能够有效提高植被分类的精度。