基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究

• 作者: 吕利利 张秀霞 李汝嫣 颉耀文 黄晓君
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像 CART决策树 沙漠化 信息提取
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 遥感学会专栏
• 页码范围: 499-506
• 页数: 8页
• 分类号: TP79|P941.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.3.0499

摘要

沙漠化是我国北方土地退化的主要形式之一,也是国内外研究中的重要环境问题.以民勤县为例,讨论了 CART(Classification and Regression Tree)决策树在沙漠化研究中的应用,并使用Landsat8 OLI遥感影像为数据源,构建了一种可行的用于研究区的沙漠化信息提取规则,进行地表沙漠化信息提取.结果表明:所构建的决策树模型结构简单,沙漠化提取效果较好;在研究区域达到87.70%的分类精度,Kappa系数为0.848 4,分类精度也较高.同时,归一化裸露指数(NDBI)和地表反照率(Albedo)是两个明显的沙漠化特征量,在沙漠化提取中起着重要作用.然而,CART决策树作为一种基于监督的分类方法,模型构建时,选择相对较高质量的训练样本和准确合理的输入端变量,可大大提高沙漠化信息的提取精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颉耀文	兰州大学资源环境学院	111	1615	20.0	36.0
5	黄晓君	兰州大学资源环境学院	5	25	2.0	5.0
6	吕利利	兰州大学资源环境学院	8	46	4.0	6.0
7	张秀霞	兰州大学资源环境学院	4	37	3.0	4.0
8	李汝嫣	兰州大学资源环境学院	7	32	3.0	5.0