基于决策树分类的土地覆盖信息提取研究
本文关键词:基于决策树分类的土地覆盖信息提取研究
【摘要】:为实现简便、快速、准确地获取大尺度范围的土地覆盖信息,本文充分利用ETM+数据的多光谱特征、DEM数字高程信息和坡度、坡向等地学相关知识,结合NDVI、NDWI、SAVI、NDBI等各类指数,构建适用于研究区土地覆盖信息提取的决策树模型,并验证其精度。结果表明,该模型能够更好地适用于土地覆盖信息提取,总体分类精度达到86.49%,Kappa系数0.8367。
【作者单位】: 山东科技大学测绘科学与工程学院;山东科技大学科研处;
【基金】:山东省优秀中青年科学家奖励基金(2011BSB01500)
【分类号】:P237
【正文快照】: 土地覆盖信息是人们了解土地利用信息的一种方式,可以帮助研究土地动态变化。是开展土地研究、制定土地利用政策的基础。在自然、人文社会等诸多因素的影响下,区域土地覆盖情况不断地发生变化,进而影响到区域的气候变化、生态环境质量以及人与自然的可持续发展[1]。遥感应用技
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,本文编号:1286551
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