基于Sentinel 2影像的青衣江流域土地利用分类

摘要

cqvip:以四川省青衣江流域乐山灌区为研究区域,Sentinel 2光学影像为数据源,采用分类方法最大似然法、CART决策树法和基于多时相归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)决策树分类方法,实现了研究区域大春土地利用的分类提取,对各种分类结果的精度评定结果表明基于相应多时相NDVI数据集的决策树分类方法在3种分类方法中精度最高,总体分类精度85.22%,Kappa系数0.81。最终本研究技术方法成功提取了青衣江流域建筑、水、森林的分布信息及大春作物水稻、红苕、大春蔬菜的作物种植信息。