□ 刘航 林峰 周艳

（国家测绘地理信息局黑龙江基础地理信息中心，黑龙江哈尔滨150081）

基于决策树的洪河自然保护区遥感影像分类研究

□ 刘航 林峰 周艳

（国家测绘地理信息局黑龙江基础地理信息中心，黑龙江哈尔滨150081）

本文以黑龙江国家级洪河自然保护区湿地为研究区域，探讨了提取湿地基础信息的方法。采用Landsat-5TM遥感影像数据，在已选择的训练样本数据中，使用分类回归树（CART）算法挖掘分类规则，将遥感影像的光谱特征、地学辅助数据和纹理特征等进行综合考虑分析，并建立保护区湿地信息提取的决策树模型。结合在野外实测GPS样本点的基础上，对分类结果进行精度验证，并与传统的最大似然监督分类方法（MLC）进行比较分析。在研究成果中得到，总精度和Kappa系数在基于CART的决策树分类方法结果中分别为82.14%和0.76，分类精度与MLC监督分类方法相比较有明显的提高，得到较好的分类效果。

遥感影像；决策树分类；湿地；信息提取；CART算法

引言

遥感技术领域的研究中遥感影像的分类是非常重要的一个组成部分。概率统计的模式识别分类方法是传统的遥感影像分类方法，但是在依靠地物光谱特征进行分类过程中存在“同物异谱”和“异物同谱”现象，就会容易导致错分、漏分，从而会导致降低分类结果精度[1-3、8]。当前多光谱遥感影像自身具有大量信息，例如地物的纹理特征和几何知识以及地物间邻近关系等。在相关的研究结果中，结合影像的光谱信息、纹理信息和其他地学辅助信息等可以对影像的分类精度结果有很大提高。……