基于SPOT高分辨率遥感数据的绿洲荒漠化土地分类方法——以吐鲁番绿洲为例

针对绿洲土地覆盖/利用特点，建立了反映绿洲荒漠化类型及特点的分类系统。对原始SPOT数据进行变换，提取NDVI、K-L、NDMI等14个特征波段，并利用波段的类间可分性进行了参与分类的最优波段选取。根据地物的波谱特性和空间特性建立了决策树模型，对研究区荒漠化信息进行了提取。分类结果表明，风蚀荒漠化及盐碱化是吐鲁番主要的荒漠化类型。其中，中度风蚀荒漠化土地分布在绿洲边缘及外围，2004年占研究区总面积的64.05%；盐碱化土地及轻度、重度风蚀荒漠化土地分布在绿洲内部，三者分别占研究区总面积的6.60%、7.58%和2.23%，吐鲁番盐碱化程度高于托克逊县，风湿荒漠化程度相反。本文提出的基于决策树分类的绿洲荒漠化信息提取方法可以充分利用地物的光谱信息与地理位置信息，较好的区分了混淆地物，达到了较好的分类效果。