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NDVI/NDWI/DEM决策树方法在东莞ALOS影像土地利用分类中的应用

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:5
摘 要:以东莞市2008年的ALOS影像为数据源,结合东莞市的地形地貌特点,引入植被指数NDVI、水体指数NDW I和DEM数据,利用决策树方法进行土地利用分类,使分类精度〉90%,有效地解决了因ALOS数据
  • 【题 名】NDVI/NDWI/DEM决策树方法在东莞ALOS影像土地利用分类中的应用
  • 【作 者】黄铁兰 苏华 王云鹏
  • 【机 构】中国科学院广州地球化学研究所 广州广州510640 中国科学院研究生院 北京100049 广东省地质调查院 广州广州510080
  • 【刊 名】《华南师范大学学报:自然科学版》2012年 第1期 134-139页 共6页
  • 【关键词】土地利用 决策树 分类 ALOS
  • 【文 摘】以东莞市2008年的ALOS影像为数据源,结合东莞市的地形地貌特点,引入植被指数NDVI、水体指数NDW I和DEM数据,利用决策树方法进行土地利用分类,使分类精度〉90%,有效地解决了因ALOS数据有效波段数较少而产生的分类精度低的问题.研究表明,在我国南方亚热带地区基于植被指数、水体指数和DEM的改进型决策树分类是一种非常好的ALOS数据土地利用分类方法.
 
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  • (1) 土地利用,决策树,分类,ALOS
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