一种基于二叉决策树的植被分类方法研究

植被覆盖是国家开展的地理国情普查工作的重要组成部分。文章以高分辨率遥感影像为基础,完成影像预处理工作后,获取影像的光谱特征、归一化植被指数与纹理特征,由三种特征共同组成待分类影像,通过人工交互为每种植被选取样本,利用二叉决策树方法创建植被的分类规则,从而完成自动分类。将分类结果与地理国情普查的地表覆盖成果相互验证,同时对比实验表明分类实验总分类精度与Kappa系数均高于最大似然法的分类精度与Kappa系数,证明获取的二叉树的有效性。后续可利用二叉树快速更新,更新结果作为地理国情更新参考数据。