为提高滨海区域湿地信息提取的精度,以曹妃甸地区为例,通过融合主成分分析、形状、纹理、几何、水体指数、植被指数等52个特征变量,采用Relief-F算法模型优选出20个特征变量,对比分析C5.0、CART、QUEST决策树算法在滨海区域的分类精度.研究结果表明:特征优选下QUEST决策树方法的分类精度最高,总体分类精度为86.9％,Kappa系数为0.84.基于特征优选的决策树分类精度均高于未特征优选下的决策树与未特征优化的QUEST决策树相比,在草本沼泽和泥沙质滩涂两种土地类型上,分类精度有明显提高.
湿地 多尺度分割 信息提取 特征优选 决策树