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基于光谱特征的决策树分类方法研究——以昆明市东北部地区为例
被引:5
作者
:
单捷
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西南林学院云南省高校林业S技术工程研究中心
单捷
岳彩荣
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西南林学院云南省高校林业S技术工程研究中心
岳彩荣
机构
:
[1]
西南林学院云南省高校林业S技术工程研究中心
来源
:
西北林学院学报
|
2010年
/ 25卷
/ 06期
关键词
:
遥感;
决策树;
光谱特征;
土地利用/覆盖;
分类;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP79 [遥感技术的应用];
学科分类号
:
摘要
:
以昆明市东北部地区的TM影像为材料,通过分析主要地物的光谱特征,进行波段间的相互运算,建立相应的决策树模型,对地物进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明:决策树分类法的总体精度为77.0%,比传统的分类方法如最大似然法提高了6.3%,能有效地提高影像的分类精度。
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An Integrated Decision Tree Approach (IDTA) to mapping landcover using satellite remote sensing in support of grizzly bear habitat analysis in the Alberta yellowhead ecosystem
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Franklin, SE
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Stenhouse, GB
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Stenhouse, GB
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Hansen, MJ
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Hansen, MJ
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Popplewell, CC
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Popplewell, CC
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Dechka, JA
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Peddle, DR
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UNIV MARYLAND,LAB GLOBAL REMOTE SENSING STUDIES,COLLEGE PK,MD 20742
Hansen, M
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Dubayah, R
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DeFries, R
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王长耀
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