德宏州森林覆盖遥感制图

摘要

植被分类是研究森林覆盖的基础,采用遥感影像分类是提取地物信息的重要途径.森林覆盖研究有助于生态建设和可持续发展,为生态环境研究提供参考.本文以德宏州为研究对象,选取2017年11月14日的Landsat 8 OIL遥感影像,利用Landsat 8的7个波段、植被指数、主成分分析法和缨帽变换组成的变量,统计分析各地类样本的光谱特征曲线,重复试验后选取最佳分离阈值,建立基于决策树的森林覆盖信息提取模型,最终将分类结果绘制成德宏州森林覆盖图.研究结果为:采用阈值为0.7的归一化植被指数区分植被与非植被,大于0.7为植被,反之为非植被;采用阈值为0.24的改进的归一化差异水体指数区分水体与非水体,大于0.24为水体,反之为非水体.基于决策树模型分类的总体精度为66.2654％,Kappa系数为0.6036.