MODIS土地利用/覆被多时相多光谱决策树分类

Land use/cover decision tree classification fusing multi-temporal and multi-spectral of MODIS

摘要: 利用MODIS多时相与多光谱结合，尝试探讨低成本、高精度的北京土地利用/覆被实时获取方法。首先根据归一化植被指数（NDVI）的均值、标准差建立了研究区各地类的典型NDVI时间序列曲线，进而提取了6个可以反映区域物候模式、植被生长速率等信息的分类参数；然后对反映地表土壤信息较多的3月份多光谱影像进行主成分变换，选取第一主成分（PC1）作为辅助分类参数；最后基于分类回归树（CART）算法进行监督决策树分类。经SPOT-5影像验证，分类总体精度达到83%，Kappa系数为0.769，PC1辅助分类后总体精度提高

Abstract: To explore the low-cost, high-precision real-time access method of land use/cover using the combination of MODIS multi-temporal and multi-spectral is very necessary for quickly assess regional land use/cover change. Firstly, using land use/cover types sam