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天山北坡草地遥感分类及其精度分析


作者


摘要

基于遥感资料的植被类型划分能快速获得大尺度的植被覆盖变化数据。采用遥感和GIS技术,利用天山北坡典型草地2008年Landsat 5-TM遥感影像和1999年Landsat 7-ETM+全色波段数据,在对遥感影像预处理的基础上,进行了数据融合处理。根据融合影像的纹理特征进行监督分类,将研究区域的植被初步分为8种主要覆盖类型,在监督分类的基础上借助专家知识系统构建决策树,进一步将草地分为5类,包括平原荒漠、平原沙漠、低山荒漠、温性草甸和高寒草甸,最后对分类结果进行精度评价,总精度在95%以上,总Kappa系数为0.939 6,间隔9年的影像融合和决策树分类方法在研究区植被分类中具有较高的可行性。


关键词

  • decision tree classification
  • expert knowledge
  • grassland classification
  • Remote sensing data fusion
  • 草地分类
  • 决策树分类
  • 遥感数据融合
  • 专家知识

引用方式

周伟, 杨峰, 钱育蓉, 李建龙. 天山北坡草地遥感分类及其精度分析. 草业科学, 2012, (10):1526-1532

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