基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取

霍鹏; 岳彩荣

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基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取

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以研究大尺度范围内森林火灾面积提取的可行性为目的.本文以昆明市为研究区,分别提取2005年和2006年两期Landsat TM影像的植被指数、水体指数、火烧迹地指数、纹理特征等,并选取适于大尺度范围的最佳特征波段;利用特征融合后的影像构建决策树,实现大尺度范围内火烧迹地的自动提取.研究表明,QUEST算法的分类总体精度达84.5％,在3种分类方法中精度最高;采用QUEST算法的决策树分类提取“3·29”火烧迹地面积占实际的97.9％,但大尺度范围内火烧迹地提取效果并不理想,仍需人工剔除提取产生的较小的斑块;最后用2015年“3·02”的火烧迹地验证了QUEST决策树方法的具有一定的普适性.该模式对大尺度范围内森林火灾面积统计的具有重要应用价值.

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来源
《四川林业科技》 |2018年第4期|73-78|共6页
作者
霍鹏; 岳彩荣;
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作者单位

西南林业大学,云南昆明650224;

西南林业大学,云南昆明650224;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类森林火灾的预测预报;
关键词
火烧迹地; QUEST; CRUISE; 决策树; 自动识别;

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