分层分类和多指标结合的西北农牧交错带植被信息提取

摘要

参照《中国植被》中的植被分类体系,结合野外考察结果,建立了适合中国西北农牧交错带的植被分类体系。以覆盖研究区的多幅Landsat影像为基础,按"分层分类,逐层验证"的思路,实现了对研究区植被信息的提取。提取时,先利用完全约束的最小二乘模型对遥感影像进行混合像元分解,将整个研究区划分为植被区和非植被区;在植被区,基于光谱特征、纹理特征和地形特征,构建CART决策树,获得了乔木林、灌丛和草原等7种主要植被型组;在植被型组内,基于不同植被类型NDVI的季节差异特征,构建NDVI差值比值指数(NDVI_DR),将乔木林和灌丛区分为常绿和落叶植被型,使用温度植被干旱指数(TVDI),将草原划分为荒漠草原、典型草原和草甸草原3种类型,从而得到各个植被型的空间分布范围。经验证,最终分类的总体精度能达到79.51%,kappa系数为0.773。本文所采用的分类方法充分利用了遥感数据既有的光谱信息和纹理信息,同时辅以地形信息。实践结果表明,分层分类和多种指标相结合的方法可以有效实现对影像跨幅的、以复杂镶嵌结构为主要特征的农牧交错带植被信息提取,精度较高,技术可行。