GF-1卫星影像决策树分类算法的森林采伐信息提取研究

GF-1卫星影像决策树分类算法的森林采伐信息提取研究

论文摘要

从林业行业应用出发,针对国产GF-1卫星数据的特点,采用决策树分类方法对影像采伐信息进行提取,探索了国产GF-1卫星数据在森林资源采伐信息提取方面的应用关键技术,为国产卫星数据的行业推广应用奠定理论基础。研究结果表明:决策树分类方法能够更有效地对伐区图斑分类提取,经过Kappa分析,测试区伐区影像提取精度从大到小分别为:水域分类精度96.71%,森林分类精度89.79%,伐区分类精度82.49%,公路分类精度75.30%,农田分类精度71.18%,建筑分类精度56.26%,其他分类精度53.57%。总体分类精度为87.34%。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 研究方法
  •   2.1 算法原理
  •   2.2 训练样本的确定
  • 3 研究结果
  • 4 结论与讨论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴雪娇,王威,王芳

    关键词: 决策树分类,卫星影像,森林采伐,信息提取

    来源: 绿色科技 2019年14期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 国家林业和草原局调查规划设计院

    分类号: P237

    DOI: 10.16663/j.cnki.lskj.2019.14.082

    页码: 225-227

    总页数: 3

    文件大小: 714K

    下载量: 69

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