關鍵詞：山區土地利用 隨機森林 地形因子 武山縣 

摘要：論文以武山縣為研究區,使用多時相OLI遙感影像及DEM數據,利用ENVI5.3和ArcGis10.2分別獲取反射率數據(以下簡稱RB)、NDVI、NDWI和地形參數(以下簡稱TP),對4種不同波段組合的圖像進行隨機森林分類獲得精度最優的研究區土地利用類型圖,并通過分布指數指標進行了研究區不同土地利用類型與不同等級的海拔、坡度、坡向因子的關系研究。結果表明:(1)4種不同波段組合的分類總體精度及Kappa系數的關系如下:NDVI+NDWI+TP+RB﹥NDVI+NDWI+RB﹥NDVI+NDWI+TP﹥NDVI+NDWI,這表明隨著波段數的增加,總體精度和Kappa系數會整體提高。同時,多期關鍵時期的光譜特征對分類的作用是不可忽視的,地形因子加入對分類的總體精度和Kappa系數也都有很大的提高。(2)分布指數可以準確地描述各種土地利用類型與海拔、坡度、坡向之間的關系。低海拔、平坦、無坡向地區是耕地、建設用地和河流水面的優勢分布區;高海拔、大坡度、陰坡地區是有林地的優勢分布區;高海拔、大坡度、陽坡地區是草地的優勢分布;河流水面不受坡向的影響。

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