基于决策树和混合像元分解的城市绿地信息的提取-测试计量技术及仪器专业论文.docx

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基于决策树和混合像元分解的城市绿地信息的提取-测试计量技术及仪器专业论文

基于决策树和混合像元分解的城市绿地信息的提取摘要绿地作为城市生态平衡的调控者,在城市生态建设中发挥着重要的功能,除了具有 美化环境、净化空气、改善气候等多种生态功能外,它还可为居民提供娱乐、游览场所,满足居民的精神和文化生活需要。由于绿地可以提高城市景观的自然性、推进城市居民 与自然的和谐发展,因此,绿地已成为城市现代化和城市文明的重要标志。近年来,由 于我国城市化进程加快,用地矛盾突出,致使绿地急剧减少,导致城市出现了多种诸如 “热导效应”、暴雨、沙尘暴等不和谐自然现象的发生。因此,如何保护绿地,并对绿 化区域进行合理分布已成为急需解决的问题。遥感技术对地物信息获取具有宏观性、周期性、经济性、客观性等优势,为绿地信 息的准确获取提供了重要的技术手段。本文应用TM遥感影像,利用决策树和混合像元 分解相结合的方法对太原市绿地信息进行提取。我们结合水体指数、建筑指数与植被指 数,并且综合主成份分析和缨帽变换建立决策树,提取出绿地信息(草地、针叶植被和 阔叶植被);然后使用MNF变换和PPI端元提纯,应用N维散点图进行端元确定,通 过线性分解变换得到绿地的丰度值,再乘以单个像元面积,得到绿地的面积。决策树和混合像元结合应用于绿地信息提取的精度为87%以上,较决策树提取的精 度提高4%以上,优于常规的分类方法。结果表明:决策树与混合像元分解的方法对中 分辨率遥感数据信息提取,提高了监测精度,为城市规划提供了客观参考。关键字:遥感,城市绿地,决策树,混合像元分解,TM影像,太原市StudyonextractionmethodsofurbangreenspaceinformationbasedondecisiontreeanddecompositionofmixedpixelsAbstractAstheregulatoroftheurbanecologicalbalance,Greenspaceplaysanimportantroleinconstructionofecologicalcity.Itcanbeautifytheenvironment,cleanairandimprovetheclimate.Inadditiontotheseecologicalfunctions,italsocanprovideentertainmentandsightseeingplacesforresidents,andmeettheneedsofthepeoplesspiritualandculturallife.Greenspacecanimprovethenaturalnessofcitylandscape,andpromotetheharmoniousdevelopmentoftheurbanresidentsandnature,therefore,greenspacehasbecomeanimportantsymbolofurbanmodernizationandcivilization.Inrecent years, Chinasurbanizationprocessisaccelerated,andlandcontradictionisobvious,resultinginasharpreductionofgreen space.Theseleadtotheemergenceofavariety ofthecityproblem,suchas“urbanheatislandeffect”,heavyrain,duststormsandotherdisharmoniousnaturalphenomenon.Therefore,thereis an urgentproblemthathowto protectandreasonablydistributethegreenspace.Remotesensingtechnologyprovidesimportanttechnicalmeansforobtainingaccurategreenspaceinformationonaccountofitsmeritsinitsmacroinitscyclical,economic,andobjectivityaspects.Inthispaper,TMremotesensingimageisapplied,andthecombinationdecisiontreeandmixedpixeldecompositionisusedtoextracturbangreenspaceinformation.Wecombinewaterindex,buildingindex,vegetationindex,theprincipalcomponentanalysis

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