基于CART决策树的黄河源区域生态地类的遥感解译研究

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【作者】邓镇坤，张鹏林
【作者单位】西藏大学理学院；武汉大学遥感信息工程学院
【年份】2022
【卷号】第2期
【页码】24-29，35
【ISSN】1002-2767
【关键词】黄河源 CART决策树遥感影像分类机器学习
【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0.834 5,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0.788 8,分别低于CART决策树分类3.35百分点与...
【文献类型】期刊