基于MODIS影像的决策树森林类型分类研究

• 作者: 孙小添 尤号田 李增元 王蕊 邢艳秋
• 来源期刊: 西北林学院学报
• 关键词: MODIS影像 特征信息 森林分类 决策树
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 森林经理学
• 页码范围: 139-144,168
• 页数: 7页
• 分类号: S771.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7461.2013.06.28

摘要

基于MODIS影像的多种特征信息,以吉林省汪清林业局为例,结合该地区的地形分布,在空间维上分析影像的纹理特征信息和地形指标信息,时间维上分析植被的生长规律和地表温度信息,统计分析植被的特征信息差异,利用决策树方法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果进行精度评价.结果表明,总体分类精度为87.80％,卡帕系数为0.851 0,其中,针叶林、阔叶林、混交林、和其他用地的分类精度均达到80％以上.在分类决策中,时间和空间上的多种数据特征信息的加入,可有效地提高植被类型的分类精度.该结果有助于更好的了解植被在时间和空间上的分布情况,为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢艳秋	东北林业大学森林作业与环境研究中心	78	768	16.0	24.0
3	李增元	中国林业科学院资源信息研究所	162	3306	33.0	49.0
4	孙小添	东北林业大学森林作业与环境研究中心	8	116	7.0	8.0
7	王蕊	东北林业大学森林作业与环境研究中心	22	195	9.0	13.0
8	尤号田	东北林业大学森林作业与环境研究中心	22	212	10.0	13.0