干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究

Arid

	基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究
其他题名	Desertification Information Extraction Method Research based on the CART Decision Tree Classification
	吕利利 1; 颉耀文 2; 黄晓君 1; 张秀霞 1; 李汝嫣 1
来源期刊	遥感技术与应用
ISSN	1004-0323
出版年	2017
卷号	32 期号:3 页码:499-506
中文摘要	沙漠化是我国北方土地退化的主要形式之一,也是国内外研究中的重要环境问题。以民勤县为例,讨论了CART(Classification and Regression Tree)决策树在沙漠化研究中的应用,并使用Landsat8OLI遥感影像为数据源,构建了一种可行的用于研究区的沙漠化信息提取规则,进行地表沙漠化信息提取。结果表明:所构建的决策树模型结构简单,沙漠化提取效果较好;在研究区域达到87.70%的分类精度,Kappa系数为0.848 4,分类精度也较高。同时,归一化裸露指数(NDBI)和地表反照率(Albedo)是两个明显的沙漠化特征量,在沙漠化提取中起着重要作用。然而,CART决策树作为一种基于监督的分类方法,模型构建时,选择相对较高质量的训练样本和准确合理的输入端变量,可大大提高沙漠化信息的提取精度。
英文摘要	Desertification is a main form of land degradation in northern China,and also an major environmental problem in China and foreign countries in recent years.Discussed the application of CART(Classification and Regression Tree)decision tree in desertification research in MinQin county,used the Landsat8 OLI remote sensing image data,and constructed a feasible rule to extract the desertification information. The result showed that the decision tree constructed not a simple and easily understand model,but a higher classification accuracy up to 87.7%and a Kappa coefficient is 0.848 4in desertification information extraction. At the same time,the Normalized Difference Bare Index(NDBI)and the surface Albedo(Albedo) were two obvious variables in desertification,which played an important role in desertification extraction. However,the CART decision tree as a kind of classification method based on supervised,a relatively high quality training samples and a reasonable input variables is important for improving the information acquire accuracy in model construction of desertification information extraction.
中文关键词	遥感影像 ; CART决策树 ; 沙漠化 ; 信息提取
英文关键词	Remote Sensing image CART decision tree Desertification Information Extraction
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	REMOTE SENSING ; GEOSCIENCES MULTIDISCIPLINARY
WOS研究方向	Remote Sensing ; Geology
CSCD记录号	CSCD:6011494
来源机构	兰州大学
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/236880
作者单位	1.兰州大学资源环境学院, 兰州, 甘肃 730000, 中国; 2.兰州大学资源环境学院, 西部环境教育部重点实验室, 兰州, 甘肃 730000, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	吕利利,颉耀文,黄晓君,等. 基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究[J]. 兰州大学,2017,32(3):499-506.
APA	吕利利,颉耀文,黄晓君,张秀霞,&李汝嫣.(2017).基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究.遥感技术与应用,32(3),499-506.
MLA	吕利利,et al."基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究".遥感技术与应用 32.3(2017):499-506.