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基于Sentinel的CART决策树农业大棚信息提取研究

于津伟  
【摘要】:农业大棚具有显著的社会效益和经济效益,其覆盖作物种类多样,包括蔬菜、水果、粮食作物、花草、树苗等等,为我国粮食和经济作物的安全供给、农民致富奔小康、设施农业发展等提供了现代化农业技术与装备支撑。及时、准确获取农业大棚覆盖面积及地理分布等信息对增加农民收入、国家农业统筹规划、农业产值估算等方面都具有十分重要的意义。遥感作为一种覆盖范围广、统计速度快、能够提供具有客观事实依据的资源调查手段,在农业大棚信息提取方面具有很强的针对性。本文以庄河市为研究区,使用拥有较高空间分辨率和丰富纹理信息的Sentinel-2遥感影像作为数据源,综合利用光谱、指数、纹理等特征,设计了基于多特征融合数据集的CART决策树,并提取了研究区的农业大棚的空间分布及数量信息,结论如下:⑴庄河市农业大棚面积为2343.76公顷,占庄河市总耕地面积的2%。⑵加入遥感指数和纹理特征变量后构建的CART决策树对农业大棚提取的精度有显著影响。在CART决策树挖掘信息中,遥感指数的加入可以显著提高遥感影像的总分类精度,提升幅度为5.5374%;纹理特征同样可以提高影像的总分类精度,提升幅度为5.6460%;二者同时加入,总分类精度提升7.3833%。⑶RVI、EWI和MNDBI三种遥感指数为CART提取大棚的有效变量。在选择遥感特征指数参与分类多特征数据集构建过程中,通过对RVI、NDVI、MSAVI、EWI、MNDWI、MNDBI、NDBI和RISI这9种指数进行分析,最终选出RVI、EWI和MNDBI三种遥感指数,这三种指数参与CART决策树挖掘效果最好。⑷纹理特征计算的最佳窗口大小为11×11。在Sentinel-2影像中影响纹理特征对农业大棚的提取精度的决定因素是滑动窗口的大小,分别选取5×5、7×7、9×9和11×11的滑动窗口,进行CART决策树分类比较,发现最佳纹理特征的滑动窗口大小为11×11。


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