基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取

霍鹏; 岳彩荣

doi:10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.018

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基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取

霍鹏 , 岳彩荣

文章导航 > 四川林业科技 > 2018 > 39(4): 73-78

霍鹏, 岳彩荣. 基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取[J]. 四川林业科技, 2018, 39(4): 73-78. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.018

引用本文:

霍鹏, 岳彩荣. 基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取[J]. 四川林业科技, 2018, 39(4): 73-78. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.018

HUO Peng, YUE Cai-rong. Automatic Extraction of Burned Area Based on QUEST Decision Tree[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2018, 39(4): 73-78. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.018

Citation:

HUO Peng, YUE Cai-rong. Automatic Extraction of Burned Area Based on QUEST Decision Tree[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2018, 39(4): 73-78. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.018

基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取

doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.018

霍鹏,
岳彩荣

详细信息

西南林业大学, 云南昆明 650224

作者简介:
霍鹏(1991-),女,辽宁锦州人,硕士研究生,研究方向:GIS RS SAR。

中图分类号: S762.2

Automatic Extraction of Burned Area Based on QUEST Decision Tree

More Information

Southwest Forestry University, Kunming 650224, China

摘要: 以研究大尺度范围内森林火灾面积提取的可行性为目的。本文以昆明市为研究区，分别提取2005年和2006年两期Landsat TM影像的植被指数、水体指数、火烧迹地指数、纹理特征等，并选取适于大尺度范围的最佳特征波段；利用特征融合后的影像构建决策树，实现大尺度范围内火烧迹地的自动提取。研究表明，QUEST算法的分类总体精度达84.5%，在3种分类方法中精度最高；采用QUEST算法的决策树分类提取“3·29”火烧迹地面积占实际的97.9%，但大尺度范围内火烧迹地提取效果并不理想，仍需人工剔除提取产生的较小的斑块；最后用2015年“3·02”的火烧迹地验证了QUEST决策树方法的具有一定的普适性。该模式对大尺度范围内森林火灾面积统计的具有重要应用价值。
- 火烧迹地;
- QUEST;
- CRUISE;
- 决策树;
- 自动识别
Abstract: Kunming was taken as the study area to study the feasibility of forest burned area extraction in large-scale range.The vegetation,water,burned site index and texture features were extracted from Landsat TM images in 2005 and 2006,then the best characteristics bands were chosen,which adapted for the large-scale range;Decision trees were determined using the feature-fused image,and fire burned information were automatically extracted in large-scale range.The research showed that the classification accuracy of the QUEST decision tree reached 84.5%,which was better than CRUISE 2D algorithm and maximum likelihood classification;The decision tree classification based on the QUEST algorithm was used to extract 97% of 3·29" burned area,but it was not ideal on large-scale.The smaller patches need to be manually removed;Finally,the "3·02" burned area in 2015 verified that the QUEST decision tree method had certain universality.This model had important application value for the statistics of forest burned areas in large scale.
- Burned area;
- QUEST;
- CRUISE 2D;
- Decision tree;
- Automatic identification

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基于QUEST决策树的火烧迹地自动提取

doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.018

霍鹏,
岳彩荣

西南林业大学, 云南昆明 650224

作者简介:
霍鹏(1991-),女,辽宁锦州人,硕士研究生,研究方向:GIS RS SAR。

收稿日期: 2018-05-10

中图分类号: S762.2

关键词:

摘要: 以研究大尺度范围内森林火灾面积提取的可行性为目的。本文以昆明市为研究区，分别提取2005年和2006年两期Landsat TM影像的植被指数、水体指数、火烧迹地指数、纹理特征等，并选取适于大尺度范围的最佳特征波段；利用特征融合后的影像构建决策树，实现大尺度范围内火烧迹地的自动提取。研究表明，QUEST算法的分类总体精度达84.5%，在3种分类方法中精度最高；采用QUEST算法的决策树分类提取“3·29”火烧迹地面积占实际的97.9%，但大尺度范围内火烧迹地提取效果并不理想，仍需人工剔除提取产生的较小的斑块；最后用2015年“3·02”的火烧迹地验证了QUEST决策树方法的具有一定的普适性。该模式对大尺度范围内森林火灾面积统计的具有重要应用价值。