基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究

沙漠化是我国北方土地退化的主要形式之一,也是国内外研究中的重要环境问题。以民勤县为例,讨论了CART(Classification and Regression Tree)决策树在沙漠化研究中的应用,并使用Landsat8OLI遥感影像为数据源,构建了一种可行的用于研究区的沙漠化信息提取规则,进行地表沙漠化信息提取。结果表明:所构建的决策树模型结构简单,沙漠化提取效果较好;在研究区域达到87.70%的分类精度,Kappa系数为0.848 4,分类精度也较高。同时,归一化裸露指数(NDBI)和地表反照率(Albedo)是两个明显的沙漠化特征量,在沙漠化提取中起着重要作用。然而,CART决策树作为一种基于监督的分类方法,模型构建时,选择相对较高质量的训练样本和准确合理的输入端变量,可大大提高沙漠化信息的提取精度。