基于决策树模型的上海城市湿地遥感提取与分类

城市湿地是上海重要的生态基础并具有复杂多变的自然特性。研究采用决策树分类方法,以TM影像多光谱波段特征为主要分类变量,采用经K-T变换、IHS变换等光谱增强后的数据以及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作为辅助分类变量,结合城市湿地几何特征信息,构建上海城市湿地决策树分类模型,进行上海市湿地信息的遥感提取和分类。结果表明:(1)上海城市湿地总面积为1277.40 km2;其中水田面积最大,占总面积的65.30%;其次为河流、库塘、湖泊和芦苇。(2)决策树模型的分类方法在一定程度上提高了城市湿地提取和分类的精度,使其达到89.05%;与传统的最大似然法相比,总精度提高了约10%。