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决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源，现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题，本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据，提出了基于决策树结合混合像元分解的全国竹林信息提取方法。首先，通过最大似然法获取中国林地分布信息；然后，在林地信息的基础上，构建决策树模型提取中国竹林分布信息；最后，采用线性最小二乘法混合像元分解得到中国竹林丰度图，并计算竹林面积。研究结果表明：(1)最大似然法提取的3个时期中国林地信息的生产者与用户精度均在90%以上，Kappa系数均值为0.93，为竹林信息提取奠定了基础。(2)C5.0算法构建的决策树模型能够很好的提取中国竹林时空分布信息，3个时期竹林分类精度均在80%左右。(3)在混合像元分解的基础上，统计得到的全国各省竹林估算面积与清查面积具有较高的相关性，R 2分别为0.98、0.97和0.95，RMSE范围为3.92万—9.58万ha，说明估算得到全国竹林面积与实际情况较为吻合。本研究所提出基于MODIS遥感数据运用C5.0算法决策树结合混合像元分解的方法，实现了全国竹林时空分布信息的准确提取，为全国竹林资源信息动态监测及管理提供了技术手段和数据支撑。
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