三江源区湖泊和沼泽遥感影像分类研究

为了进一步了解三江源区的湿地分布现状,尝试利用MODIS 16天合成的归一化植被指数(NDVI)数据,采用决策树分类方法对三江源区湿地的遥感影像进行了分类研究。在数据预处理时,采用中值滤波和主成分变换结合的方法有效地去除了MODIS数据的噪声;在决策树构建过程中,结合DEM数据有效地提取出湖泊;利用象元NDVI时序变化曲线规律,采用先控制曲线形状、再控制拐点阈值的方法对沼泽进行分类。通过精度验证,湖泊的分类精度达到了96.5%,总的分类精度达到了84.2%,Kappa系数为0.78。利用MODIS NDVI时间序列数据和决策树方法能够满足大范围区域湖泊和沼泽遥感影像分类要求。