决策树例题经典案例280【基于决策树分类方法的城市绿化分析】
摘要以兖州实验区例,探讨了利用策树方法进行城市高光谱遥感绿化分析流程和方法;分析了试验区型地物波谱特性;总结了常用反射率反演方法,并根据具体情况选择L模型进行了实验;试验区研究表明,策树分类方法高光谱遥感影像信息提取具有可行性。
这种基高光谱精细信息提取方法,可以提高不植被类型高光谱图像分类识别精,城市绿化分析提供参考依据。
图分类73。
献标识码。
编005569X(00)0500。
引言。
城市绿化对改善城市生态环境建设极其重要。
对土地非常珍贵城市,城市绿化精细调成进步提高绿化建设重要基础[]。
目前城市植被调主要有人工调和基遥感城市植被调两种方式[],遥感技术以其速快、收效、效率高优势,逐渐成城市植被调主要手段。
利用r高光谱数据结合地面现状信息,及地物波谱差异,将它们融会策树分类方法,有针对性地进行高光谱图像植被信息提取和分类识别,提高不植被类型高光谱图像分类识别精,城市绿化分析提供参考依据。
对数据进行预处理,使用八邻域取值方法修复坏线,全局法进行条带除,并将值换辐射率。
采用L模型对影像进行气校正。
校正所使用参数传感器高705k, 地面高程000k, 星下分辨率30, 005年5月日,卫星越境世界0∶3∶00。
气溶胶模式选城市模式,气模式纬夏季, 能见0k。
心纬分别6°76′和36°08′, 对应山东省兖州市带[3]。
逐加预处理各波段影像进行目视检,除异常波段,得到6波段,用变换;选择输出波段数目50。
对前6波段进行处理,设置迭代次数0000,阈值系数,采样系数05,即隔使用像元。
选择>00像元作纯像元,并将其作感兴趣区保存,用续分析。
基提取结,结合实际地物覆盖,对研究区特征地物做实地景观以及其对应标准假彩色采样,对主要地物进行分析译可得如下结。
3 农作物。
兖州地区城市周围有面积农作物覆盖,也是处理结像元集分布区域。
3 道路。
兖州城市道路主要铺面材水泥沙地和沥青两类,城乡结合部有少量土路。
这三种道路反射光谱曲线形状体相似,0～06μ缓慢上升,趋平缓,09～μ处逐渐下降。
33河流。
研究区影像上主要河流泗河,近红外波段黑白正片上可以确定水体位置和轮廓,水体色调很黑,与周围植被和土壤有明显反差,很容易识别和判。
研究区策树模型详细设计。
高光谱丰富波段信息基础上,基各地物波谱特征差异,依据策树分类原则,逐进行各地物划分,终提取到城市绿化信息[]。
详细设计策树如下。
植被提取。
使用V计进行算近红外波段b08μ,对应反射率换39波段,心波长838μ;红波段b06μ,对应反射率换波段,心波长605μ,生成V影像,图像值围～。
利用图像分割调整,基可以认,006～植被区;～006非植被区。
提取植被区,生成只包含0和二值图,整河流被划分到植被类型,因要续分类对其进行除。
水体提取。
水体试验区高光谱影像数据很多波段与其他地物差异较,提取精也高[5],适合作分层分类级控制。
利用水体近红外波段反射率较低性质,选取b5红外波段,进行密分割,观察发现,基可以认0～6000是水体,6000其他地物,提取水体,生成0和二值图。
要是该图像并不能反映城市绿化信息,因它包含了面积耕地等非绿化地信息。
分析城市绿化程,要对类干扰信息进行除。
3 耕地与其他植被地划分。
耕地特征显著,呈面积地分布城区周围,并有分散村落镶嵌。
即使空分辨率不高情况下也易区分。
尝试结合Ggl r影像选择耕地感兴趣区域。
交看比例尺土地利用现状图与假彩色影像并加纯像元,影像上选取感兴趣区域,生成只包含耕地信息二值图像,利用波段相减,并进行密分割处理,生成二值图, 非耕地绿化地。
结显示,城区绿化多条带形、方形等规则形状,且多分布道路两侧、广场、公、居民地等地区。
且具有如下特征。
()城区周围面积农田覆盖;。
()城区交通干道两侧绿化情况优良;。
(3)广场和公植被覆盖特别;。
()居民地绿化较零散。
5 结语。
高光谱遥感影像以其丰富波段信息等优势用城市绿化分析义重,策树分类方法分类结构清晰,数据释能力强,可以有效地避免高维数据带计算冗余、噪音干扰等问题,两者结合具有良应用前景。
参考献。
[] g L, g , r , l Rl rrg l lv[]r Gr rg,l r r,� 005。
[] 陈云浩,李晓兵,史培军,等北京海淀区植被覆盖遥感动态研究[]植物生态学报, 00,5 (5) 588~593。
[3] 赵 祥,刘素红,李,等高光谱遥感数据改正暗目标气校正方法研究[]地球科学,007,(37)3653~659。