基于CART决策树的黄河源区域生态地类的遥感解译研究

摘要

为指导黄河源区域生态环境修复,以黄河源区域为研究区,采用Landsat 8影像作为数据源,以融合多种特征指数的CART树模型进行高寒湿地分类方法研究。结果表明:使用CART决策树算法进行数据挖掘处理,将得到的决策树用来分类制图,得到黄河源地区生态地类分布图,通过混淆矩阵得出分类后总精度为88.25%,Kappa系数为0.8345,而使用同样分类样本的监督分类方法中使用范围较广的最大似然法分类得到的总体精度为84.90%,Kappa系数为0.7888,分别低于CART决策树分类3.35百分点与0.0457,并且各地类的精度均低于CART树分类方法,证明本研究所构建的决策树分类模型适用于研究区的生态地类提取。