基于决策树方法的锦州湾围填海信息提取

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1、分类号:学校代码:10165201511000850密级::学号連掌坪总大學硕士学位论文基于决策树方法的锦州湾围填海信息提取ReclamationInformationExtractionusinDecisionTreeMethodingJinzhouBayArea作者姓名:孙书翰学科、专业:地图学与地理信息系统研究方向:遥感信息处理应用导师姓名:黄凤荣2018年5月分类号:学校代码:10165密级:学号:201511000850硕士学位论文基于决策树方法的锦州湾围填海信息提取Re

2、clamationInformationExtractionusingDecisionTreeMethodinJinzhouBayArea作者姓名:孙书翰学科、专业:地图学与地理信息系统研究方向:遥感信息处理应用导师姓名:黄凤荣2018年5月辽宁师范大学硕士学位论文摘要本文选择锦州湾部分海域为研究区,选取2000年、2005年、2010年以及2015年多景Landsat7ETM+影像数据以及landsat8OIL影像数据作为主要数据源,建立了研究区围填海利用类型分类体系及遥感解译标志。运用决策树分类方法与监督分类方法对2015年Landsat8O

3、IL影像进行围填海利用类型进行分类,通过进行精度对比。选择分类精度较高的方法对剩余影像进行相同方法的处理,获得研究区近十五年的围填海利用类型的统计及变化信息。本文的研究结果如下:(1)基于《海域使用分类体系》以及《海籍调查规范》中对海域使用类型的定义和研究区域的实际情况以及遥感解译中存在的实际问题,建立了锦州湾海域的围填海利用类型分类体系及遥感解译标志。采用两级参差分类体系,将研究区海域的围海和填海造地以及未利用地划分为一级类,将围海区域划分为盐业用海、养殖用海、围而未填区域三个二级类;填海造地分为建设填海造地、农业填海用地以及填而未建区域三个二

4、级类;未利用地则包括了未利用水域及滩涂两个二级类。(2)对2015年Landsat8OIL遥感影像进行围填海利用类型信息的提取,利用影像的光谱信息、纹理信息以及形状信息建立决策树分类模型,对信息提取过后的结果与利用监督方法分类提取的结果进行对比,决策树方法的总体分类精度为90.75%,监督分类法的总体精度为80.50%。前者的提取精度明显大于后者。(3)利用决策树分类方法对剩余影像进行类型信息分类提取,对多期的影像的分类结果进行分析,得出研究区内未利用地的面积在逐渐减少,由2000年的482.5km2减少到2015年的114.92km2;围海和填

5、海面积在持续增加,围海面积由2000年的88.82km2增加到2015年的215.98km2;填海面积由2000年的10.1km2增加到2015年144.92km2。关键词:围填海;利用类型;决策树I基于决策树方法的锦州湾围填海信息提取ReclamationInformationExtractionusingDecisionTreeMethodinJinzhouBayAreaAbstractInthispaper,thekeyelementsandclassificationsystemoflandreclamationswereestablis

6、hedonthemulti-sceneremotesensedimage,suchas:Landsat7ETM+andLandsat8OILdata,bychoosingJinzhouBayasthestudyarea,wherethedatawereusedindatesrespectively,2000,2005,2010,2015.Theclassificationmethodbasedondecisiontreewasselected.Thetypesofreclaimedlandin2015Landsat8OILimageswerecl

7、assified.Theaccuracyofthedecisiontreemethodisverifiedbycomparingtheprecisionwiththesupervisedclassificationmethod,andthemethodwithhighclassificationaccuracyisselectedtodealwiththeremainingimagebythesamemethod.Statisticsandchangeinformationofreclamationtypesinthestudyareaformo

8、rethantenyearsareobtained.Theresultsofthispaperareasfollows:(1)Thede

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