基于决策树分类的水稻干旱灾损评估

• 作者: 薄乾祯 陈志杰 汪权方
• 来源期刊: 湖北大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 决策树 水稻区 遥感监测 干旱 灾损
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 资源遥感与环境监测研究专栏
• 页码范围: 155-162
• 页数: 8页
• 分类号: P237|S511
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2375.2021.02.008

摘要

干旱对农作物生长有很大影响,农业干旱是人们研究的热点问题之一.以Landsat8 OLI、Sentinel-2A为遥感数据源,结合实地采集样点,选取湖北曾都区、随县作为研究区,采用决策树方法对研究区的水稻作物进行旱情评估.首先预选NDVI、TVDI、GVMI、MPDI等旱情指标和样本数据进行相关性分析以选取最佳指标,分别提取7、8、9月份水稻旱情分布,然后利用各月份水稻旱情分布构建决策分类树,对水稻旱情区进行分类提取,得到水稻干旱受灾面积及空间分布.研究表明:以上4种指数中,GVMI和样本相关性最高,为最优指数;决策树分类法对水稻旱灾遥感监测的总体精度为93.1％,Kappa系数为0.85,根据不同灾害程度对灾害区进一步划分后精度有所下降,分别为86.2％、0.81,研究区内水稻受灾面积达到43957.49 hm2,占比56.87％,其中欠收区、绝收区和未种植区分别占比25.41％、26.78％和4.68％,其他为正常生长区.决策树分类法对水稻旱情监测效果显著,可为水稻干旱监测与评估提供理论和实践参考.