【摘 要】
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乌达矿区的煤火自燃造成了严重的环境、经济和安全灾害,对该地区的土地覆被变化研究有助于评估煤火灾害的影响程度和范围,而Landsat8卫星影像为煤火区的土地覆被分类探测与研
【机 构】
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防灾科技学院防灾工程系,中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,山西气候中心,
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乌达矿区的煤火自燃造成了严重的环境、经济和安全灾害,对该地区的土地覆被变化研究有助于评估煤火灾害的影响程度和范围,而Landsat8卫星影像为煤火区的土地覆被分类探测与研究提供了可能。依据乌达地区的地形、地貌和地表辐射特征划分5个子区域,基于通用单决策树模型,利用光谱特征分析、高程、坡度和热红外信息对每个子区域分别构建5种不同参数的决策树模型。相比通用单决策树模型以及其他4种普通分类方法,因减少了土地覆被的混淆度,多子区决策树模型土地覆被分类的整体精度和Kappa系数更高,分别达到87.63%和0.86,尤其是建筑物和煤灰的分类精度有较为明显的提升。
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