该文使用近10 a 4个时相的江苏全省Landsat遥感影像,在数据预处理的基础上提取归一化植被指数、比值植被指数、土壤调节植被指数、增强型植被指数、大气阻抗植被指数等5种植被指数,并进行主成分分析。运用最大似然法、随机森林法和光谱...该文使用近10 a 4个时相的江苏全省Landsat遥感影像,在数据预处理的基础上提取归一化植被指数、比值植被指数、土壤调节植被指数、增强型植被指数、大气阻抗植被指数等5种植被指数,并进行主成分分析。运用最大似然法、随机森林法和光谱角填图法进行分类,结合小班数据,对各方法的分类结果进行精度评价。评价结果表明,光谱角填图分类法在杨树信息提取时精度更高,对杨树的区分精度也达到42.67%。展开更多
文摘该文使用近10 a 4个时相的江苏全省Landsat遥感影像,在数据预处理的基础上提取归一化植被指数、比值植被指数、土壤调节植被指数、增强型植被指数、大气阻抗植被指数等5种植被指数,并进行主成分分析。运用最大似然法、随机森林法和光谱角填图法进行分类,结合小班数据,对各方法的分类结果进行精度评价。评价结果表明,光谱角填图分类法在杨树信息提取时精度更高,对杨树的区分精度也达到42.67%。