基于QUEST树的高寒湿地植被覆盖类型遥感分类研究

• 作者: 刘华 孙华 张怀清 邹文涛 鞠洪波
• 来源期刊: 中南林业科技大学学报
• 学科: 农学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 园林学遥感技术
• 页码范围: 138-144
• 分类号: S714.9
• 字数: 4820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-923X.2011.12.025

摘要

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鞠洪波	中国林业科学研究院资源信息研究所	73	897	18.0	25.0
2	孙华	中国林业科学研究院资源信息研究所	12	179	9.0	12.0
3	张怀清	中国林业科学研究院资源信息研究所	132	1294	20.0	26.0
4	邹文涛	中国林业科学研究院资源信息研究所	79	597	13.0	20.0
5	刘华	中国林业科学研究院资源信息研究所	36	289	10.0	14.0