地理信息学与地统计学：概述

巴西亚马逊地区塔帕若斯国家森林区土地利用和土地覆盖的决策树分类

Luciane Yumie Sato、Yosio Edemir Shimabukuro 和 Tatiana Mora Kuplich

巴西亚马逊地区塔帕若斯国家森林区土地利用和土地覆盖的决策树分类

亚马逊雨林面积约 500 万平方公里，是地球上大部分生物多样性的栖息地。尽管这一地区非常重要，但它却不断遭受森林砍伐过程的侵袭，是全球科学界研究的焦点和关注的焦点。塔帕若斯国家森林是保护热带森林资源的重要参考单位，经常成为多项研究的对象。然而，很少有研究整合了从远程收集的数据中获取的不同信息，以绘制塔帕若斯国家森林的土地利用和土地覆盖图。在此背景下，本研究的主要目标是评估决策树技术在绘制塔帕若斯国家森林地区的土地利用和土地覆盖图（包括森林退化和再生类别）中的应用。为此，我们使用了数据挖掘技术，即决策树，并使用从 Landsat 5 卫星传感器 TM 的光学图像获取的不同信息作为创建决策树的输入数据，该图像来自 2009 年。因此，决策树中使用的数据是 2009 年 Landsat 5 TM 传感器的六个波段、通过线性光谱混合模型获取的三部分图像（土壤、阴凉处和植被）、三个植被指数、归一化差异植被指数、归一化水指数和土壤调整植被指数。通过这项工作，我们得出结论，使用决策树可以整合从 Landsat 5 TM 图像获取的信息。此外，Tapajos 国家森林的土地覆盖和土地利用分类显示出令人满意的结果，Kappa 指数为 0.79。大约 81.2% 的像素被决策树正确分类，大约 18.8% 的像素被决策树错误分类。分类误差最大的是草地、再生林、森林和退化林这几个类别，分类效果最好的是水、云和云影这几个类别。