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基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究
被引量:
8
1
作者
韩涛
徐晓桃
颉耀文
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期191-194,共4页
以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究。分类结果表明,加入温度-植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基...
以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究。分类结果表明,加入温度-植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度。
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关键词
MODIS
最大似然法
决策树
See5.0
土地覆盖分类
原文传递
题名
基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究
被引量:
8
1
作者
韩涛
徐晓桃
颉耀文
机构
中国气象局兰州干旱气象研究所
甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室
中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室
兰州大学西部环境教育部重点实验室
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期191-194,共4页
基金
甘肃省自然科学基金资助项目(3ZS051-A25-010)
甘肃省气象局科研基金资助项目(2008-08
+2 种基金
2002人影-2)
中国气象局气象新技术推广计划资助项目(CMATG2007Z09)
中国气象局风云三号科研基金资助项目
文摘
以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究。分类结果表明,加入温度-植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度。
关键词
MODIS
最大似然法
决策树
See5.0
土地覆盖分类
Keywords
MODIS
maximum likelihood classfier
decision tree classifier
See 5. 0
land cover classification
分类号
P237.4 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究
韩涛
徐晓桃
颉耀文
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2009
8
原文传递
已选择
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参考文献
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