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基于变化检测-CART决策树模式自动识别沙漠化信息

来源 :灾害学 | 被引量 : 15次 | 上传用户：DragonDoor

【摘 要】

：

目前沙漠化遥感监测存在目视解译的局限性、数据源的约束性、遥感信息利用率低等问题。基于此,以民勤盆地为试验区,首先采用图像差值、最大值合成及二维最大类间方差等方法,检测1994年、2014年两期Landsat图像的变化像元,然后利用分类与回归树(CART)算法构建决策树,自动提取了2014年沙地信息,最后将变化检测结果与沙地信息进行空间叠置分析,并实现了沙漠化信息自动识别模式。研究表明,变化检测-C

【作 者】

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黄晓君 颉耀文 卫娇娇 付苗 吕利利 张玲玲 

【机 构】

：

兰州大学资源环境学院,内蒙古师范大学地理科学学院

【出 处】

：

灾害学

【发表日期】

：

2017年01期

【关键词】

：

沙漠化 分类与回归树(CART) 决策树 变化检测 自动识别 desertification classification and regression tre 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（41471163）, 兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金（lzujbky-2016-242）

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目前沙漠化遥感监测存在目视解译的局限性、数据源的约束性、遥感信息利用率低等问题。基于此,以民勤盆地为试验区,首先采用图像差值、最大值合成及二维最大类间方差等方法,检测1994年、2014年两期Landsat图像的变化像元,然后利用分类与回归树(CART)算法构建决策树,自动提取了2014年沙地信息,最后将变化检测结果与沙地信息进行空间叠置分析,并实现了沙漠化信息自动识别模式。研究表明,变化检测-CART决策树模式精度为89.43%~93.00%,在95%置信水平上其置信区间介于85.90%~98.0

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