基于CART决策树的沙地信息提取方法研究

• 作者: 张睎伟 汪西原 王磊
• 来源期刊: 干旱区地理
• 关键词: 面向对象 多尺度 光谱差异 CART决策树 沙地提取
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学
• 页码范围: 1133-1140
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2019.05.19

摘要

为研究沙地信息提取的方法,采用基于CART决策树的面向对象方法,提取中卫市沙坡头区的沙地信息.首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层,然后选择合适的提取特征和训练样本点,最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树,并对地物进行分类,提取出沙地信息.结果 表明:采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度,依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77％,是最近邻分类结果的1.12倍,支持向量机分类结果的1.57倍,此外,NDBI(归一化裸露指数)、GSI(粒度指数)和SWIR2(第七波段)均值可以成功的将沙地、戈壁和裸岩石砾地三个易混地物区分开来,是沙地提取过程中三个重要的特征指数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪西原	宁夏大学物理与电子电气工程学院	37	207	7.0	12.0
3	张睎伟	宁夏大学物理与电子电气工程学院	1	2	1.0	1.0