基于决策树模型分类多时相早稻信息提取研究

摘要

决策树模型分类算法为早稻遥感分布信息的获取提供技术方法.研究直接利用归一化植被指数计算,配合卫星影像纹理分析,逐步剔除非耕地的信息,得到耕地的初步分类结果;再结合多时相归一化植被指数和地表水分指数曲线等综合判析,进一步区分出早稻和其他作物.通过相关资料的验证,早稻的用户精度达到了87.50％,生产者精度为85.71％,总体精度达到了93.50％,Kappa系数为0.823,证实该方法在提取早稻信息的可靠性、准确性,也为后期水稻产量的预估提供科学决策依据.