基于CART决策树分类的江苏省湿地提取

针对湿地环境复杂、类型多样且难以从景观尺度进行识别的特点，为解决遥感影像“同物异谱、异物同谱”的难点，探讨湿地遥感信息提取方法，可为湿地管理保护提供基础数据。以江苏省为研究区，高分一号影像为数据源，结合不同地物的环境特征和空间特征，采用CART决策树法进行地物分类，并提取湿地信息；选取影像纯净像元为训练样本，根据样本数据特征，制定分类规则。集成高分影像的光谱特征、植被指数、水体指数、土壤调整植被指数、纹 理信息、主成分分析波段和辅助地形数据，构建CART决策树模型，实现地物分类，最终采用混淆矩阵和分类精度指标进行评价，并与最大似然分类方法进行对比。结果表明，分类总体精度达到86.77%，Kappa系数为0.85，精度较最大似然分类提高了将近16%，Kappa系数提高了近0.2；遥感解译成果统计表明，2016年江苏省湿地总面积为14 053.12 km2；其中，水域面积12 585.59 km2，沼泽574.18 km2，滩涂893.35 km2，分别占湿地总面积的89.56%、4.09%、6.35%。研究发现，CART决策树分类精度高于最大似然监督分类，具有较强的实用性和优越性，对大面积湿地信息提取具有借鉴意义。     

黄土高原丘陵沟壑区沟道土地整治潜力评价

从沟道宏观地形、自然、生态和经济社会因素中选择12个指标构建黄土高原丘陵沟壑区沟道整治潜力评价指标体系。以延安市为例,利用3S技术获取指标值并将各指标落在30 m×30 m的评价单元上,选择熵权法确定各指标权重,加权综合指数法评价各单元的潜力值,等距法对评价结果分级。结果表明:延安市西部、北部和东北部的整治潜力很小,中南部和东南部的整治潜力大,大、小潜力区占比分别为12.70%和55.69%,整治潜力较大的区域主要分布于低效利用的园地和弃耕草地,反映出地形和自然因素主要影响沟道整治潜力的空间分布。该研究成果为合理布局沟道整治项目和进行生态环境保护等提供基础数据和科学依据。