测绘与空间地理信息
測繪與空間地理信息
측회여공간지리신식
GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY
2015年
2期
87-91
,共5页
洪泽湖湿地%决策树%植被信息提取%K-T变换%纹理分析
洪澤湖濕地%決策樹%植被信息提取%K-T變換%紋理分析
홍택호습지%결책수%식피신식제취%K-T변환%문리분석
Hongze Lake wetland%decision tree%information extraction of vegetation%K-T transformation%texture analysis
湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74％,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33％提高到86.33％,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段.
濕地是地毬的重要組成部分,快速而準確地提取濕地信息,是濕地動態鑑測和可持續髮展的一項基礎而重要的工作.以洪澤湖淡水濕地為研究對象,採用2006年8月19日的Landsat5 TM遙感影像為數據源,採用經K-T變換光譜增彊後的數據及利用灰度共生矩陣分析影像第一主成分的紋理統計量作輔助分類變量,基于地物光譜特徵、紋理特徵和形狀特徵,運用決策樹分類法提取洪澤湖濕地植被信息,將其分類結果與最大似然法的分類結果進行比較.結果錶明:1)洪澤湖地區的濕地植被比較豐富,麵積約佔全湖的10.74％,其中以浮水植物為主.2)基于決策樹的分類結果的精度有瞭明顯的提高,總精度由77.33％提高到86.33％,Kappa繫數由0.7292提高到0.8354,證明基于決策樹分類方法是提取淡水濕地植被信息的有效手段.
습지시지구적중요조성부분,쾌속이준학지제취습지신식,시습지동태감측화가지속발전적일항기출이중요적공작.이홍택호담수습지위연구대상,채용2006년8월19일적Landsat5 TM요감영상위수거원,채용경K-T변환광보증강후적수거급이용회도공생구진분석영상제일주성분적문리통계량작보조분류변량,기우지물광보특정、문리특정화형상특정,운용결책수분류법제취홍택호습지식피신식,장기분류결과여최대사연법적분류결과진행비교.결과표명:1)홍택호지구적습지식피비교봉부,면적약점전호적10.74％,기중이부수식물위주.2)기우결책수적분류결과적정도유료명현적제고,총정도유77.33％제고도86.33％,Kappa계수유0.7292제고도0.8354,증명기우결책수분류방법시제취담수습지식피신식적유효수단.
