湿地是地球表层生态系统的重要组成部分,它是由水陆相互作用而形成的具有特殊功能的自然综合体。由于人们对湿地的认识较晚,长期以来湿地资源一直作为人类开发利用的对象,受到严重破坏。近几年来,大量学者开始投入到湿地的研究,湿地研究领域从单纯的理论研究逐渐延伸到多个方向。随着对湿地研究日渐深入,传统的湿地调查方法越来越不能够满足湿地各种信息的需求。遥感技术逐渐成为湿地研究信息的重要来源。于此同时应用现代遥感技术提取和分析湿地资源信息成为湿地研究的重要方向。然而,由于遥感图像的光谱值是多种成分的混合光谱,存在“同谱异物”和“同物异谱”现象,同时湿地处于水陆生态环境的交界处,本身又具有极大的复杂性,湿地遥感信息提取在精度方面存在了很大的问题。由此,本文采用决策树方法在湿地遥感信息提取方法方面做出尝试:以若尔盖湿地为研究区,采用2006年8月5日覆盖四川若尔盖地区的TM数据进行实验。使用中国科学地理所的土地利用图和遥感技术应用研究所提供的2008年湿地数据和STRM DEM信息等等数据作为辅助信息,对遥感数据进行了多个湿地信息敏感特征的提取,最后分别使用非监督分类ISODATA分类法、最大似然分类法、神经元网络分类法、支持向量机分类法分别决策树方法对同一幅TM遥感影像进行分类。在分类过程结束后,笔者采用相同的检验样本使用遥感图像处理软件ENVI中的精度评估法(混淆矩阵)参考检验样本对分类结果进行精度评价。结果显示决策树方法实验所采用的决策树分类的方法,经过基于误差矩阵的精度评价,获得研究区湿地遥感分类理想的分类精度。