基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类

2016-03-21于文婧刘晓娜孙丹峰姜宛贝中国农业大学资源与环境管理学院北京0093北京市农林科学院农业综合发展研究所北京00097

农业工程学报 2016年2期

于文婧，刘晓娜，孙丹峰※，姜宛贝，曲　葳（.中国农业大学资源与环境管理学院，北京 0093；　.北京市农林科学院农业综合发展研究所，北京 00097）

于文婧1，刘晓娜2，孙丹峰1※，姜宛贝1，曲葳1
（1.中国农业大学资源与环境管理学院，北京 100193；2.北京市农林科学院农业综合发展研究所，北京 100097）

摘要：为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本、高效率的动态监测，利用HJ-CCD数据的多时相和多光谱信息，探讨了平罗县土地利用遥感分类方法。首先建立研究区内典型地物的NDVI时间序列曲线，提取反映该区物候模式的时序特征参数；然后对土壤信息丰富的3月份多光谱影像进行主成分变换，选取第1主成分（PC1）作为光谱特征参数，最后基于分类回归树（classification and regression tree，CART）算法进行决策树监督分类。总体分类精度达到92.26%，Kappa系数为0.91，比最大似然法分类结果精度提高了2.58%。研究表明：构建的NDVI时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性，提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性，CART决策树算法分类结果清晰准确且精度较高。该方法为HJ小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础。

关键词：土地利用；决策树；分类；HJ-CCD；归一化植被指数（NDVI）；时间序列；干旱半干旱灌区

于文婧，刘晓娜，孙丹峰，姜宛贝，曲葳. 基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类[J]. 农业工程学报，2016，32（2）：212－219.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.031http://www.tcsae.org

Yu Wenjing， Liu Xiaona， Sun Danfeng， Jiang Wanbei， Qu Wei. Land use classification in arid and semi-arid irrigated area based on HJ-CCD data and decision tree method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering （Transactions of the CSAE）， 2016， 32（2）: 212－219. （in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.031 http://www.tcsae.org

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