基于决策树和MODIS数据的土地利用分类_孙艳玲基于决策树和MODIS数据的土地利用分类_孙艳玲.pdf

29 卷第 5 期 资 源 科 学 Vol. 29, No. 5 2007 年 9 月 RESOURCES SCIENCE Sep. , 2007 文章编号: 1007- 7588( 2007) 05- 0169- 06 基于决策树和 MODIS 数据的土地利用分类 孙艳玲1, 2, 杨小唤1, 王新生2 , 陈建军1 ( 1. 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京 100101; 2. 湖北大学资源环境学院, 武汉 430062) 摘 要: 土地利 用类型的识 别是土地 利用P土地覆盖 研究中的 重点内容, 如何准 确、快 速的获得大 尺度范围 的 土地覆盖信息进行土地变化的动态实时监测一直是关注的重点。本文针对 MODIS 数据多光谱的特点, 以山东省 为 例, 选取 8 月份 8- day 的 一期 MODIS09Q1、MODIS09A1 产品及 全年 16-day 的 MODIS13Q1NDVI 时间 序列产品, 通过 分 析各种土地利用类型的 光谱间关系, 同时选 择 NDVI、EVI、NDWI、NDMI、NDSI 等分 类指数, 并 构造 新的波 段 B2PB1、 B7PB6( B1、B2、B6、B7 分别代表 1 波段、2 波段、6 波段、7 波段) , 利用决策树分类法, 进行土地利用分类试验 。结果 表 明, 仅利用 MODIS 数据自身信息对宏观的土地利用分类就可以 达到较高 的精度, 分布范 围完整的 土地利 用类型 如 耕地、城市居民点精度较高, 零星分布的土地利用类型如农村居民点、草地分类精度较 低。决策树分 类法充分发 挥 了 MODIS 数据的多光谱特点, 总体精度达到 7114% , kappa 系数为 0168。相对于最大似然法, 总 体精度提高 近 10 个 百分点, 对耕地及沼泽等类型的精度提高 20% 到 25% 。 关键词:MODIS 多光谱数据; 土地利用分类; 决策树; 波段选择 1 引言 (The Land Processes Distributed Active Archive Center) 遥感技术因具有宏观、综合、动态、快速的特点, 发 布 了 MODIS 传 感 器 2000 年 后 的 产 品 数 据。 已成为获取土地覆盖信???的最为有效手段。随着人 MODIS 仍然采用传统的成像辐射计的技术方法, 运 类对土地的利用的范围不断扩大、强度不断加剧, 地 行周期为 1 天~ 2 天, 每日或每两日可获取一次全 球观测数据。星 下点空 间分 辨率 为 个波 表的形态、生物化学循环和生物物种的平衡遭到严 250m ( 2 段) 、500m( 5 个波段) 和1 000m( 29 个波段) , 扫描宽 重破坏, 造成了全球气候的显著变化和生物多样性 度为2 33