基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树方法的植被识别

被引：44

作者：

毕恺艺 ^{[1
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]}

牛铮 ^{[1
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黄妮 ^{[1
]}

康峻 ^{[1
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裴杰 ^{[1
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]}

机构：

[1] 中国科学院遥感与数字地球研究所/遥感科学国家重点实验室

[2] 中国科学院大学

来源：

地理与地理信息科学 | 2017年 / 33卷 / 05期

关键词：

Sentinel-2A; 时序数据; 面向对象; 归一化植被指数; 决策树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

Sentinel-2A数据具有较高的空间分辨率和时间分辨率,克服了以往时序数据难以获取或空间分辨率低的问题。该文以山西省吕梁市陈家湾流域为研究区,基于Sentinel-2A时序数据,根据归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征和光谱特征,构建基于面向对象决策树方法的分层分类模型,成功提取了陈家湾流域的植被信息,分类总体精度达到89.7%,Kappa系数为0.87。基于面向对象决策树方法的多时相分类结果与单时相分类结果相比,可以有效改善波谱特征相近和受地形影响较大地物的区分,减少混分现象;基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树分类方法能够有效提高植被分类的精度。

引用

页码：16 / 20+27+127 +27

页数：7

共 15 条

[1] 应用面向对象的决策树模型提取橡胶林信息 [J].