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本文以黑龙江国家级洪河自然保护区湿地为研究区域,探讨了提取湿地基础信息的方法。采用Landsat-5TM遥感影像数据,在已选择的训练样本数据中,使用分类回归树(CART)算法挖掘分类规则,将遥感影像的光谱特征、地学辅助数据和纹理特征等进行综合考虑分析,并建立保护区湿地信息提取的决策树模型。结合在野外实测GPS样本点的基础上,对分类结果进行精度验证,并与传统的最大似然监督分类方法(MLC)进行比较分析。在研究成果中得到,总精度和Kappa系数在基于CART的决策树分类方法结果中分别为82.14%和0.