文献类型：期刊文章

作　　者：玉素甫江.如素力[1,2] 李兰海[2] 哈丽旦.司地克[1] 高倩[1]

机构地区：[1]新疆师范大学地理科学与旅游学院新疆干旱区湖泊环境与资源实验室,新疆乌鲁木齐830054 [2]中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室,新疆乌鲁木齐830011

出　　处：《新疆师范大学学报（自然科学版）》

基　　金：新疆维吾尔自治区重点实验室专项资金资助项目(2014KL016);国家自然科学基金项目(41161007;41461006);新疆师范大学博士启动基金项目(XJNUBS1528)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：1

起止页码：25-32

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：文章为缓解农业遥感农作物分类识别方面的分类精度与成本、空间分辨率与识别方法之间的矛盾问题提供新的方法。以中分辨率的Landsat TM/ETM+遥感影像为主要数据源,农田系统图斑的矢量数据作为参考,面向对象方法和CART决策树算法等相结合,提出一种面向对象决策树的农作物分类识别方法。文章分别用提出的方法和传统的决策树分类方法对新疆焉耆盆地2011至2014年的各种地物进行分类识别,4年的平均分类精度92.09%(Kappa系数为0.91)。新方法不仅提高农作物分类识别的总精度,还能比较完整地保持农田作物的轮廓。该成果为中等分辨率的遥感影像以高精度的农作物分类识别、信息提取和动态监测提供可能。

关 键 词：决策树 基本农田 农作物 分类识别  焉耆盆地 面向对象

分 类 号：TP79] S127]