| 玉树地区融合决策树方法的面向对象植被分类 |
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| 引用本文： | 王志伟,史健宗,岳广阳,赵林,南卓铜,吴晓东,乔永平,吴通华,邹德福.玉树地区融合决策树方法的面向对象植被分类[J].草业学报,2013,22(5):62. |
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| 作者姓名： | 王志伟 史健宗 岳广阳 赵林 南卓铜 吴晓东 乔永平 吴通华 邹德福 |
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| 作者单位： | 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室青藏高原冰冻圈观测研究站,甘肃兰州 730000;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室青藏高原冰冻圈观测研究站,甘肃兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室青藏高原冰冻圈观测研究站,甘肃兰州 730000;兰州大学草地农业科技学院草地农业生态系统国家重点实验室,甘肃兰州 730020 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金课题"高寒植物群落根系分布和格局对多年冻土活动层水热过程的响应"，中科院百人计划项目"中亚多年冻土对气候变化的响应研究"，科技部基础性工作专项"青藏高原多年冻土本底调查"(2008FY110200)资助.本研究部分数据得到科技部基础性工作专项"青藏高原多年冻土本底调查(2008FY110200)"项目支持 |
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| 摘 要： | 植被类型是反映气候变化和生态环境变化最直接、最敏感的指示器.草地作为青藏高原最主要的植被类型,对其进行分类研究可以为高原草地退化、荒漠化等研究提供直接的信息,也可以为全球变暖、冻土退化等提供间接的分析数据,同时还可以为陆面模型的模拟提供重要的参数.大面积区域的植被分类可以通过将研究区内的位置、纹理和地形属性等信息综合考虑来完成,面向对象的植被分类方法可以通过对研究区多重信息进行分割和合并,来生成植被类型图.而且,该方法可以克服传统决策树分类方法成图时像元分散的缺点.利用TM假彩色合成影像、ASTER DEM数据和MODIS的EVI和LST产品,对玉树地区的高寒草地类型进行了面向对象的划分,总体精度为49.32％.虽然相比仅用单独决策树分类方法的总体精度略微偏低,不过该方法可以在保持环境、地域等因子同植被类型统计关系的基础上,克服决策树方法带来的“椒盐效应”.此外,植被模型的物理过程、参数计算和获取环境因子等都比较复杂,本研究的方法也可以为植被分类制图提供一种简单,快速的方法.
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| 关 键 词： | 面向对象 决策树 玉树地区 植被分类 |
Assessment of vegetation by object-oriented classification and integration of decision tree classifier in Yushu |
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| WANG Zhi-wei,SHI Jian-zong,YUE Guang-yang,ZHAO Lin,NAN Zhuo-tong,WU Xiao-dong,QIAO Yong-ping,WU Tong-hua,ZOU De-fu.Assessment of vegetation by object-oriented classification and integration of decision tree classifier in Yushu[J].Acta Prataculturae Sinica,2013,22(5):62. |
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| Authors: | WANG Zhi-wei SHI Jian-zong YUE Guang-yang ZHAO Lin NAN Zhuo-tong WU Xiao-dong QIAO Yong-ping WU Tong-hua ZOU De-fu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | object-oriented classification decision tree classifier Yushu vegetation classification |
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