摘要

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(classification and regression tree,CART)集成学习的不透水面覆盖度(impervious surface percentage,ISP)遥感估算方法,利用Landsat TM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(temperature vegetation dryness in...

  • 单位
    河海大学; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室