一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，包括：选取研究区域范围；获取遥感影像数据；对遥感影像数据进行预处理；将土地用地类型进行划分；选择训练样本；对遥感影像数据进行波段计算，生成波段计算完成的遥感影像数据，并根据训练样本获得各个土地用地类型的波段计算值；参考各个土地用地类型的波段计算值建立决策树分类规则，对波段计算完成的遥感影像数据进行分类；将分类结果矢量化；绿色空间信息提取。本发明专利技术通过影像波段运算和训练样本波段运算，得出波段特征，根据训练样本的波段特征建立决策树分类规则，实现高精度分类；一定程度可以抑制预处理误差，减少噪音干扰等优点，计算效率高等优点，提高分类的精度。

A method of urban green space information extraction based on decision tree classification

【技术实现步骤摘要】
一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法
本专利技术涉及生态保护
，尤其涉及一种基于决策树分类的城镇绿色空间提取方法。
技术介绍
快速的城市化进程不断加剧了城镇土地利用类型的演变，建设用地的不断增多造成生态资源的侵占与破坏，给自然环境的可持续发展带来阻碍与挑战。城镇绿色空间是城镇区域内生长着植被的所有地域，包括人工植被与自然植被覆盖的山地、丘陵、水体、旷野地等空间的总称，其内涵不仅包括城市内部的各种园林绿地所构成的城市空间，也包括城市郊区的林地、农田和河流水系等空间。城镇绿色空间作为土地利用的重要组成部分，在维持土地资源可持续利用、提高生态环境质量中具有不可或缺的作用。因此，绿色空间越来越成为区域土地利用规划的重要方面，绿色空间的监测与保护成为当今生态网络构建、生态环境治理的重要研究内容。因此，利用“3S”技术及时准确地掌握大尺度绿色空间的状况和变化趋势，进而提出相应的绿地系统保护对策和优化策略，对实现城镇生态环境可持续发展具有重要意义和现实价值。然而当前对于土地利用分类和城镇绿色空间的信息提取大部分集中于使用监督分类中的最大似然法。最大似然法作为一种基于数理统计的分类算法，具有可以人机互译、易于建立辨别参数等优点。但是由于遥感影像本身受到空间分辨率、训练样本噪音、云层、同物异谱、同谱异物等诸多因素的影响，使用最大似然法得出的分类结果往往精度不能满足需求。而决策树分类方法可以利用多源数据根据地物的不同属性特征，通过简单的数理统计和归纳方法建立分类规则。这种方法具有抑制预处理误差，减少噪音干扰等优点，计算效率高等优点，在一定程度上能提高分类的精度，从而使绿色空间信息的提取更加精确而有效，可实现城镇绿色空间的有效监督、高效管理与及时保护。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足提供一种基于决策树分类的城镇绿色空间提取方法，本基于决策树分类的城镇绿色空间提取方法通过影像波段运算和训练样本波段运算，得出波段特征，根据训练样本的波段特征建立决策树分类规则，实现高精度分类；这种方法运用在大尺度城镇绿色空间提取上，可在一定程度可以抑制预处理误差，减少噪音干扰等优点，计算效率高等优点，提高分类的精度。为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，包括下述步骤：(1)选取研究区域范围；(2)获取遥感影像数据；(3)对遥感影像数据进行预处理；(4)建立分类体系进而将土地用地类型进行划分；(5)选择训练样本；(6)对步骤(3)的遥感影像数据进行波段计算，生成波段计算完成的遥感影像数据，并根据训练样本获得各个土地用地类型的波段计算值；(7)参考各个土地用地类型的波段计算值建立决策树分类规则，对波段计算完成的遥感影像数据执行决策树并生成分类结果；(8)将步骤(7)的分类结果矢量化；(9)根据矢量化的分类数据进行绿色空间信息提取。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤(2)具体为：获取5-10月的遥感影像数据，数据获取类型为Landsat8OIL。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤(3)具体为：(a)利用ENVI5.3软件打开遥感影像数据文件夹中的MTL文件，使用软件中的辐射定标工具添加gain和offset值；(b)利用快速大气校正工具对辐射定标后的数据进行大气校正；(c)以遥感影像数据文件夹中的15米分辨率的第8波段影像为基准，对大气校正后的遥感影像数据进行几何校正，校正精度为0.5个像元；(d)载入行政边界矢量数据，利用subset命令裁剪校正完成的遥感影像数据，获得研究区域范围的遥感影像数据。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤(4)具体为：建立分类体系，将土地用地类型划分为建设用地、林地、耕地、草地、水域以及未利用地，其中将林地、耕地、草地以及水域四类具有明显生态特征的用地列为绿色空间。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤(5)具体为：采集谷歌地球影像数据，将其作为训练样本。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤(6)具体为：(a)在ENVIClassic5.3软件中打开研究区域范围的遥感影像数据，该遥感影像数据包括N个波段，在波段列表中分别对N个波段以灰阶模式显示其单个波段BX，其中X为1、2、3……N,通过交互式拉伸工具查看波段BX的DN值，并记录波段BX的最大DN值DN2和最小DN值DN1；(b)在波段计算器中输入公式：(float(Bx)-DN1)/(DN2-DN1),其中DN1为波段BX的最小DN值，DN2为波段BX的最大DN值，按照上述公式分别对N个波段进行波段计算，得出N个波段的DN值；(c)打开波段合成工具,将N个波段按波段顺序排序并合并，生成波段计算完成的遥感影像数据；(d)载入训练样本，计算训练样本n-D平均值，得到各个土地用地类型的波段计算值。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的N个波段为7个波段。作为本专利技术进一步改进的技术方案，将步骤(7)的分类结果矢量化具体为：将分类结果发送至ArcMap中，将栅格格式的分类结果转变为shapefile格式。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤(9)具体为：使用ArcGIS将矢量化的分类数据按土地用地类型进行融合，在属性表中分别选择并计算各个土地用地类型的几何面积，通过对几何面积数据的统计和各个土地用地类型的可视化表达，完成绿色空间信息的提取。与现有技术相比，本专利技术的效益在于：该方法通过影像波段运算和训练样本波段运算，得出波段特征，根据训练样本的波段特征建立决策树分类规则，实现高精度分类。这种方法运用在大尺度城镇绿色空间提取上，可在一定程度可以抑制预处理误差，减少噪音干扰等优点，计算效率高等优点，提高分类的精度。当今绿色空间作为生态系统的重要组成部分，越来越成为区域土地利用规划的重要方面，绿色空间的监测与保护成为当今生态网络构建、生态环境治理的重要研究内容。因此，优化绿色空间提取的方法，提高绿色空间提取的精度，让研究者能快速且准确地掌握大尺度绿色空间的状况，进而提出相应的绿地系统保护对策和优化策略，对实现城镇生态环境可持续发展具有重要意义和现实价值。附图说明图1为2017年南京市绿色空间分布图。图2为技术路线图。图3为训练样本的波段计算值。图4为决策树分类规则图。具体实施方式下面根据图1至图4对本专利技术的具体实施方式作出进一步说明：本实施例提供一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，包括下述步骤。步骤(1)：选取研究区域范围与时间。步骤(2)：获取遥感影像数据：步骤(2)在数据获取时，为实现覆被状态与土地利用状态相对统一，便于识别和提取绿色空间，选用5-10月的遥感影像，云量控制在5％以下。本实施例步骤(2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，其特征在于：包括下述步骤：/n(1)选取研究区域范围；/n(2)获取遥感影像数据；/n(3)对遥感影像数据进行预处理；/n(4)建立分类体系进而将土地用地类型进行划分；/n(5)选择训练样本；/n(6)对步骤(3)的遥感影像数据进行波段计算，生成波段计算完成的遥感影像数据，并根据训练样本获得各个土地用地类型的波段计算值；/n(7)参考各个土地用地类型的波段计算值建立决策树分类规则，对波段计算完成的遥感影像数据执行决策树并生成分类结果；/n(8)将步骤(7)的分类结果矢量化；/n(9)根据矢量化的分类数据进行绿色空间信息提取。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，其特征在于：包括下述步骤：
(1)选取研究区域范围；
(2)获取遥感影像数据；
(3)对遥感影像数据进行预处理；
(4)建立分类体系进而将土地用地类型进行划分；
(5)选择训练样本；
(6)对步骤(3)的遥感影像数据进行波段计算，生成波段计算完成的遥感影像数据，并根据训练样本获得各个土地用地类型的波段计算值；
(7)参考各个土地用地类型的波段计算值建立决策树分类规则，对波段计算完成的遥感影像数据执行决策树并生成分类结果；
(8)将步骤(7)的分类结果矢量化；
(9)根据矢量化的分类数据进行绿色空间信息提取。


2.根据权利要求1所述的基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，其特征在于：所述的步骤(2)具体为：
获取5-10月的遥感影像数据，数据获取类型为Landsat8OIL。


3.根据权利要求1所述的基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，其特征在于：所述的步骤(3)具体为：
(a)利用ENVI5.3软件打开遥感影像数据文件夹中的MTL文件，使用软件中的辐射定标工具添加gain和offset值；
(b)利用快速大气校正工具对辐射定标后的数据进行大气校正；
(c)以遥感影像数据文件夹中的15米分辨率的第8波段影像为基准，对大气校正后的遥感影像数据进行几何校正，校正精度为0.5个像元；
(d)载入行政边界矢量数据，利用subset命令裁剪校正完成的遥感影像数据，获得研究区域范围的遥感影像数据。


4.根据权利要求1所述的基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，其特征在于：所述的步骤(4)具体为：
建立分类体系，将土地用地类型划分为建设用地、林地、耕地、草地、水域以及未利用地，其中将林地、耕地、草地以及水域四类具有明显生态特征的用地列为绿色空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：李欢欣，许浩，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32