基于面向对象决策树的农作物分类识别方法

文章为缓解农业遥感农作物分类识别方面的分类精度与成本、空间分辨率与识别方法之间的矛盾问题提供新的方法。以中分辨率的Landsat TM/ETM+遥感影像为主要数据源,农田系统图斑的矢量数据作为参考,面向对象方法和CART决策树算法等相结合,提出一种面向对象决策树的农作物分类识别方法。文章分别用提出的方法和传统的决策树分类方法对新疆焉耆盆地2011至2014年的各种地物进行分类识别,4年的平均分类精度92.09%(Kappa系数为0.91)。新方法不仅提高农作物分类识别的总精度,还能比较完整地保持农田作物的轮廓。该成果为中等分辨率的遥感影像以高精度的农作物分类识别、信息提取和动态监测提供可能。