CART集成学习方法估算平原河网区不透水面覆盖度

• 作者: 佘远见 张友静 李晓宁 陈立文 陈静欣
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 不透水面 分类回归树 变精度粗糙集 TVDI 平原河网地区
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 174-179
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.04.28

摘要

快速扩展的不透水面已成为影响高密度河网生态系统的主要因素.以平原河网城市的典型区域苏锡常地区为研究区,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)集成学习的不透水面覆盖度(impervious surface percentage,ISP)遥感估算方法,利用Landsat TM数据构建多源特征集,采用变精度粗糙集进行数据约简,以获取CART决策树的最佳属性变量,结果优于传统的单一CART方法,但得到的初始估算结果中ISP高值区低估现象较为严重,借助温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)与ISP的相关性,寻找后处理规则对其进行改善.实验结果表明,经变精度粗糙集进行属性约简和TVDI后处理的CART集成学习方法估算精度明显提高,ISP估算值与ISP参考值之间的均方根误差为10.0％,决定系数为0.89,可用于平原河网地区ISP的估算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张友静	河海大学地球科学与工程学院	66	1188	18.0	32.0
5	陈立文	河海大学地球科学与工程学院	3	22	3.0	3.0
6	李晓宁	河海大学地球科学与工程学院	3	10	2.0	3.0
7	佘远见	河海大学地球科学与工程学院	8	83	6.0	8.0