基于CART决策树的高分二号洞庭湖区湿地分类方法

高分卫星遥感湿地分类的关键在于解决“同物异谱、异物同谱”难题。本文将当前应用前景广泛的亚米级国产高分二号（GF-2）影像和CART决策树面向对象分类算法相结合,以湖南沅江为例进行洞庭湖区典型湿地的分类提取工作,选取包括光谱信息、几何特征、地形特征和纹理特征等多维对象特征对分类器进行训练,构建了多维特征湿地分类方法。试验区总体分类精度优于传统方法,可为基于GF-2影像的洞庭湖湿地分类提供技术参考。