NDVI/NDWI/DEM决策树方法在东莞ALOS影像土地利用分类中的应用

• 作者: 王云鹏 苏华 黄铁兰
• 来源期刊: 华南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 土地利用 决策树 分类 ALOS
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 134-139
• 分类号: TP75
• 字数: 3219字
• 语种: 中文

摘要

以东莞市2008年的ALOS影像为数据源,结合东莞市的地形地貌特点,引入植被指数NDVI、水体指数NDWI和DEM数据,利用决策树方法进行土地利用分类,使分类精度＞90％,有效地解决了因ALOS数据有效波段数较少而产生的分类精度低的问题.研究表明,在我国南方亚热带地区基于植被指数、水体指数和DEM的改进型决策树分类是一种非常好的ALOS数据土地利用分类方法.