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基于决策树的土地利用覆盖分类及变化研究?--以济宁市任城区为例
以济宁市任城区为研究对象，获取研究区域2001年、2006年和2011年三期Landsat ETM与TM影像，通过ENVI遥感影像处理软件分析了研究区影像的光谱特征以及植被归一化指数( NDVI )、建筑归一化指数( NDBI)以及水体归一化指数( NDWI)，利用决策树算法确定各地类的综合阈值，建立决策树模型，得到了土地利用覆盖分类结果并取得了良好的分类精度。同时通过对研究区年的土地利用动态度及土地利用转移矩阵的分析得出研究区在研究期内的土地利用覆盖变化特征，最终得出结论：(1)利用决策树分类能够获得较高的分类精度；(2)任城区城镇化发展迅速，城镇化在区域土地利用覆盖变化过程中起到了主导性的作用。
Abstract：
Taking Rencheng District of Jining as a study case, this paper analyzed the spectral characteristics of the images and their value of NDVI, NDBI and NDWI with the support of ENVI software, based on the Landsat ETM and TM Images of study area in 2001 , 2006 and 2011 . Decision Tree Algorithm was used to calculate the threshold value for different lands and built Decision Trees. Then the classification results were obtained with high accuracy results. Meanwhile, land Use Dynamics and land Use Transition Matrix of the study area from 2001 to 2011 were analyzed, and the characteristics of land Use Cover Change in the study area during the study period were obtained. The Conclusions were as follows:1) a higher classification accuracy through using decision 2 ) The urbanization development of Rencheng was obvious which had played a leading role in the process of land use cover change in the study case.
Chen Longqian
Zhou Tianjian
Zhang Ting
Li Yuanyuan
作者单位：
中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221116
兖州煤业股份有限公司南屯煤矿,山东邹城,273515
年，卷(期)：
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在线出版日期：
基金项目：
江苏高校优势学科建设工程资助项目
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基于多时相Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取
【摘要】：针对基于多时相遥感影像、多种特征量提取多种作物种植结构在我国研究较少的现状,利用多时相Landsat8OLI影像数据,根据温宿县不同作物的农事历,通过分析主要地物的光谱特征和归一化植被指数的时间变化信息,构建不同作物种植结构提取的决策树模型,实现了对温宿县多种作物种植结构信息的提取。结果表明:1水稻的最佳识别依据是5月20日影像的近红外波段和7月23日影像的NDVI值;棉花和春玉米的最佳识别依据是5月20日~9月9日影像的NDVI变化值;冬小麦—夏玉米和林果的最佳识别依据是5月20日~7月23日影像的NDVI变化值;2与单时相监督分类相比,多时相决策树法对多种作物种植结构的提取效果更理想,总体精度提高了7.90%,Kappa系数提高了0.10;3Landsat8OLI影像数据分辨率高、成本低、获取方便,是农作物遥感的良好数据源。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP751【正文快照】：
1引言及时、准确地掌握农作物的种植结构及其时空变化信息,对于准确预测作物产量,指导农业生产,确保粮食安全具有重要意义[1]。由于农作物的类别、品种复杂多样且耕作制度差异很大[2],传统的层层汇报和地面抽样调查获取农作物种植结构的方法因其时效性、宏观性、准确性等方面
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