基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类

• 作者: 于文婧 刘晓娜 姜宛贝 孙丹峰 孙强强 曲葳
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 土地利用 决策树 分类 土地覆被 光谱混合分解 多季相遥感数据 Landsat OLI
• 年，卷（期）: 2016,（19）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP79
• 字数: 6127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.19.001

摘要

该文利用2015年Landsat 8多季相数据，以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换，确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析，确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后，采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像，估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果，依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%，Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量，能够快速、有效地获取分类规则，生成树的结构简单、合理、清晰，对训练数据的依赖性较低，因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙丹峰	中国农业大学资源与环境学院	89	2331	28.0	44.0
2	刘晓娜	北京市农林科学院草业与环境研究发展中心	8	90	5.0	8.0
3	孙强强	中国农业大学资源与环境学院	10	21	2.0	4.0
4	姜宛贝	中国农业大学资源与环境学院	4	56	3.0	4.0
5	于文婧	中国农业大学资源与环境学院	3	53	3.0	3.0
6	曲葳	中国农业大学资源与环境学院	3	53	3.0	3.0