基于决策树分类的水稻干旱灾损评估

作者：薄乾祯; 陈志杰^*; 汪权方

来源：湖北大学学报(自然科学版), 2021, 43(02): 155-162.

• 决策树
• 水稻区
• 遥感监测
• 干旱
• 灾损

干旱对农作物生长有很大影响,农业干旱是人们研究的热点问题之一.以Landsat8 OLI、Sentinel-2A为遥感数据源,结合实地采集样点,选取湖北曾都区、随县作为研究区,采用决策树方法对研究区的水稻作物进行旱情评估.首先预选NDVI、TVDI、GVMI、MPDI等旱情指标和样本数据进行相关性分析以选取最佳指标,分别提取7、8、9月份水稻旱情分布,然后利用各月份水稻旱情分布构建决策分类树,对水稻旱情区进行分类提取,得到水稻干旱受灾面积及空间分布.研究表明:以上4种指数中,GVMI和样本相关性最高,为最优指数;决策树分类法对水稻旱灾遥感监测的总体精度为93.1%,Kappa系数为0.85,根据不同灾害程度对灾害区进一步划分后精度有所下降,分别为86.2%、0.81,研究区内水稻受灾面积达到43 957.49 hm2,占比56.87%,其中欠收区、绝收区和未种植区分别占比25.41%、26.78%和4.68%,其他为正常生长区.决策树分类法对水稻旱情监测效果显著,可为水稻干旱监测与评估提供理论和实践参考.

• 单位
  湖北大学