【摘要】：單波段閾值法和水體指數(shù)法具有方法簡單、耗時少的優(yōu)點,成為水體信息提取常用的方法,但對于面積較大、類型多樣、影響因素復雜的區(qū)域,在全局使用任何一種方法均無法滿足精度要求。為精確提取地表覆蓋類型復雜、水體類型多樣的山區(qū)水體信息,本文分別對歸一化水體指數(shù)(MNDWI)、自動水體提取指數(shù)(AWEI)和歸一化三波段指數(shù)(NDTBI)3種指數(shù)的閾值進行分析,以最優(yōu)閾值分區(qū)方案進行分區(qū)并構建3個單指數(shù)決策樹,尋找不同水體類型的最優(yōu)指數(shù),按照最優(yōu)原則重構聯(lián)合指數(shù)決策樹來提取水體信息,其中,3種單指數(shù)提取法的Kappa系數(shù)分別為:0.863,0.854,0.862,最優(yōu)指數(shù)聯(lián)合決策樹法的Kappa系數(shù)為0.881。結果表明,基于3個指數(shù)構成的最優(yōu)指數(shù)聯(lián)合決策樹的提取方法可以達到最高精度,由此說明,采用該法用于水體信息提取可得到最佳效果。
[Abstract]:The single-band threshold method and the water body index method have the advantages of simple method and less time consuming, so they have become the common methods for extracting water information, but for the areas with large area, various types and complex influence factors, the single band threshold method and the water body index method have many advantages. Any method can not meet the precision requirements in the global use. In order to accurately extract the information of mountain water bodies with complex surface cover types and various water bodies, the threshold values of three indices, namely, normalized water body index (MNDWI), automatic water extraction index (awe) and normalized three-band index (NDTBI), were analyzed in this paper. The optimal threshold partition scheme is used to partition and construct three single index decision trees to find the optimal indices of different water bodies. According to the optimal principle, the combined index decision tree is reconstructed to extract water information. The Kappa coefficients of the three single index extraction methods are respectively: 0. 0. 863 / 0.854 / 0. 862, respectively. The Kappa coefficient of the optimal exponential joint decision tree method is 0. 881. The results show that the extraction method of optimal exponential joint decision tree based on three indices can achieve the highest precision, which shows that the best effect can be obtained by using this method in extracting water information.
【作者單位】： 西南大學地理科學學院;貴州工程應用技術學院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目(XDJK2011C089) 國家自然科學基金項目(40971122)
【分類號】：P237;P332

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本文編號：2123114