%0 Journal Article
%T CART集成学习方法估算平原河网区不透水面覆盖度
%A 李晓宁
%A 张友静
%A 佘远见
%A 陈立文
%A 陈静欣
%J 国土资源遥感
%P 174-179
%D 2013
%R 10.6046/gtzyyg.2013.04.28
%X 快速扩展的不透水面已成为影响高密度河网生态系统的主要因素。以平原河网城市的典型区域苏锡常地区为研究区,提出了一种基于分类与回归树(classificationandregressiontree,CART)集成学习的不透水面覆盖度(impervioussurfacepercentage,ISP)遥感估算方法,利用LandsatTM数据构建多源特征集,采用变精度粗糙集进行数据约简,以获取CART决策树的最佳属性变量,结果优于传统的单一CART方法,但得到的初始估算结果中ISP高值区低估现象较为严重,借助温度植被干旱指数(temperaturevegetationdrynessindex,TVDI)与ISP的相关性,寻找后处理规则对其进行改善。实验结果表明,经变精度粗糙集进行属性约简和TVDI后处理的CART集成学习方法估算精度明显提高,ISP估算值与ISP参考值之间的均方根误差为10.0%,决定系数为0.89,可用于平原河网地区ISP的估算。
%K 不透水面
%K 分类回归树
%K 变精度粗糙集
%K TVDI
%K 平原河网地区
%U http://www.gtzyyg.com/CN/abstract/abstract1696.shtml