首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于QUEST决策树兼容多源数据的淡水沼泽湿地信息提取
引用本文:那晓东,张树清,李晓峰,于欢,刘春悦. 基于QUEST决策树兼容多源数据的淡水沼泽湿地信息提取[J]. 生态学杂志, 2009, 28(2): 357
作者姓名:那晓东  张树清  李晓峰  于欢  刘春悦
作者单位:1. 中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012;中国科学院研究生院,北京100049
2. 中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春,130012
基金项目:国家科技支撑重点项目,联合国开发计划署(UNDP)/全球环境基金(GEF):项目,地球系统科学数据共卓网项目,中国科学院知识创新工程重要方向项目 
摘    要:以三江平原东北部为例,探讨了中国典型淡水沼泽湿地信息的提取方法.利用TM卫星影像数据,基于半方差分析和z检验方法对比研究区典型地物不同尺度的各种纹理特征,从而遴选最优的窗口大小、纹理特征及其派生波段以提高地物之间的可分性.采用快速、无偏、高效统计树(quick,unbiased,and efficient statistical tree,QUEST)算法集成遥感影像的光谱特征、多尺度纹理特征和地学辅助数据建立研究区湿地信息提取的决策树模型.基于实测的GPS样本点采用混淆矩阵的方法对分类结果进行精度验证,并与传统的最大似然监督分类方法(maximum likelihood classification,MLC)进行对比.结果表明,基于QUEST的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为84.58%和0.816,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,是内陆淡水沼泽湿地信息提取的有效手段.

关 键 词:湿地  光谱特征  纹理特征  地学辅助数据  决策树

Freshwater marsh wetland information extraction based on QUEST decision tree integrating with multi-source data.
NA Xiao-dong,ZHANG Shu-qing,Li Xiao-feng,YU Huan,LIU Chun-yue. Freshwater marsh wetland information extraction based on QUEST decision tree integrating with multi-source data.[J]. Chinese Journal of Ecology, 2009, 28(2): 357
Authors:NA Xiao-dong  ZHANG Shu-qing  Li Xiao-feng  YU Huan  LIU Chun-yue
Abstract:
Keywords:Weedy rice  Luolijing (Oryza sativa)  Biology  Stress-resistance  
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《生态学杂志》浏览原始摘要信息
点击此处可从《生态学杂志》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号