【摘 要】
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决策树分类是基于空间数据挖掘和知识发现的监督分类方法。本研究利用遥感TM数据和DEM数据,构建分类决策树,并通过ENVI软件实现决策树分类,得到迪庆地区的景观类型分布图。同
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所资源环境与信息系统国家重点实验室,
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决策树分类是基于空间数据挖掘和知识发现的监督分类方法。本研究利用遥感TM数据和DEM数据,构建分类决策树,并通过ENVI软件实现决策树分类,得到迪庆地区的景观类型分布图。同时利用传统的监督分类的方法进行分类,得到该地区景观类型分布图。利用野外实地采样的数据对两种分类方法进行精度评价,结果表明,两种分类方法的总体分类精度分别为85.5%和67.4%,决策树分类方法的总体分类精度比传统监督分类提高了近20%。在此基础上,研究云南省迪庆地区的景观类型分布状况,可得到以下结论:迪庆地区的景观类型主要有河谷灌丛面积约占5.5%,针叶林面积约占36.16%,亚高山灌丛草甸面积约占3.4%,高山冰雪面积约占3.7%,裸地面积约占25.4%,水体面积约占4.4%。除裸地和水体外,其他景观基本都沿着山体按海拔高度和坡向分布,其中面积最大的为针叶林景观。这与该地区高山峡谷地貌吻合。
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