【摘要】以株洲市为研究对象,采用2009年10月TM遥感数据和地面固定样地点数据开展土地利用分类研究,提取分析各种地类在TM遥感影像上的光谱特征曲线和各地类的归一化植被指数及归一化差异水体指数,依据提取的光谱特征曲线及植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复分类试验,筛选出最优的决策树分类模型的阈值。结果表明:通过典型地物波谱分析以及实验,区分植被与非植被的归一化植被指数的阈值为0.3,即大于0.3为植被,反之则为非植被;区分水体与非水体的归一化差异水体指数的阈值为1.5,即大于1.5为水体,反之则为非水体;从分类结果来看,基于决策树模型分类的总体精度为87.21%,Kappa系数为0.850 ...