CART集成学习方法估算平原河网区不透水面覆盖度

被引：7

作者：

李晓宁 ^{[1
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张友静 ^{[1
,2
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佘远见 ^{[1
]}

陈立文 ^{[1
]}

陈静欣 ^{[3
]}

机构：

[1] 河海大学地球科学与工程学院

[2] 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

[3] 江苏省测绘产品质量监督检验站

来源：

国土资源遥感 | 2013年 / 25卷 / 04期

关键词：

不透水面; 分类回归树; 变精度粗糙集; TVDI; 平原河网地区;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

快速扩展的不透水面已成为影响高密度河网生态系统的主要因素。以平原河网城市的典型区域苏锡常地区为研究区,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)集成学习的不透水面覆盖度(impervious surface percentage,ISP)遥感估算方法,利用Landsat TM数据构建多源特征集,采用变精度粗糙集进行数据约简,以获取CART决策树的最佳属性变量,结果优于传统的单一CART方法,但得到的初始估算结果中ISP高值区低估现象较为严重,借助温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)与ISP的相关性,寻找后处理规则对其进行改善。实验结果表明,经变精度粗糙集进行属性约简和TVDI后处理的CART集成学习方法估算精度明显提高,ISP估算值与ISP参考值之间的均方根误差为10.0%,决定系数为0.89,可用于平原河网地区ISP的估算。

引用

页码：174 / 179

页数：6

共 8 条

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