Геоинформатика и геостатистика: обзор

Классификация дерева решений по землепользованию и почвенному покрову в национальном лесном регионе Тапажос, бразильская Амазония

Лучане Юми Сато, Йосио Эдемир Симабукуро и Татьяна Мора Куплич

Классификация дерева решений по землепользованию и почвенному покрову в национальном лесном регионе Тапажос, бразильская Амазония

Тропические леса Амазонки занимают площадь около 5 миллионов км2 и являются местом обитания большей части биологического разнообразия планеты. Несмотря на свою важность, этот регион постоянно страдает от процесса обезлесения и является источником изучения и центром внимания научного сообщества во всем мире. Национальный лес Тапажос является важной контрольной единицей для сохранения ресурсов тропических лесов и часто является объектом нескольких исследований. Однако существует несколько исследований, которые интегрируют различную информацию из данных, собранных удаленно при картировании землепользования и растительного покрова в Национальном лесу Тапажос. В этом контексте основной целью данного исследования была оценка использования метода дерева решений для картирования землепользования и растительного покрова в регионе Национального леса Тапажос, включая классы деградации и восстановления лесов. Для этого мы использовали метод интеллектуального анализа данных, известный как дерево решений , и в качестве входных данных для создания дерева решений мы использовали различную информацию, полученную из оптического изображения сенсора TM спутника Landsat 5, и это изображение за 2009 год. Таким образом, данные, которые использовались в дереве решений, были шестью полосами сенсора Landsat 5 TM за 2009 год, трехфракционными изображениями (почва, тень и растительность), полученными с помощью линейной спектральной модели смешения, тремя индексами растительности, нормализованным индексом разности растительности, нормализованным водный индекс и индекс растительности с поправкой на почву. В ходе этой работы мы пришли к выводу, что использование дерева решений позволило интегрировать информацию, полученную из изображения Landsat 5 TM. Более того, классификация земельного покрова и землепользования Национального леса Тапажос показала удовлетворительные результаты с индексом Каппа 0,79. Примерно 81,2% пикселей были классифицированы правильно и примерно 18,8% пикселей были классифицированы неправильно деревом решений . Самые большие ошибки классификации произошли между классами пастбища, регенерации, леса и деградировавшего леса. Классы, показавшие наилучшие результаты классификации, были классами вода, облако и тень облака.