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基于单时相MODIS数据的土地覆盖三种分类方法对比研究
徐晓桃; 韩涛; 颉耀文
2008-05-10
Source Publication干旱地区农业研究
Issue3Pages:253-258
Abstract以甘肃省为试验区,基于单时相MODIS数据,主要利用其可见光多波段光谱信息,分别使用最大似然法、BP神经网络算法以及基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法对土地覆盖进行了自动分类研究,结果验证表明:决策树分类性能最优,总分类精度达到82.13%,神经网络算法次之,总分类精度为77.60%,最大似然法最差,总分类精度为73.93%;加入boosting技术的See 5.0数据挖掘决策树方法能够快速地进行决策树的建立且能很好地提高较难识别地物类型的分类精度。
KeywordModis 最大似然法 Bp神经网络 决策树 See5.0 土地覆盖分类
Indexed ByCSCD
Language中文
Funding Project甘肃省自然科学基金计划
Project Number甘肃省自然科学基金项目(3ZS051-A25-010) ; 中国气象局气象新技术推广项目(CMATG2007Z09) ; 甘肃省气象局科研项目(2008-08) ; 甘肃省人工增雨防雹效果检验与评估研究(2002人影-2)
CSCD IDCSCD:3369205
Funding OrganizationGSSTD
IRIDCNKI:0036315
Department兰州大学西部环境教育部重点实验室;
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 甘肃兰州730000;
甘肃兰州730020;
甘肃兰州730000
Citation statistics
Cited Times:3[CSCD]   [CSCD Record]
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/148625
Collection资源环境学院
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GB/T 7714
徐晓桃,韩涛,颉耀文. 基于单时相MODIS数据的土地覆盖三种分类方法对比研究[J]. 干旱地区农业研究,2008(3):253-258.
APA 徐晓桃,韩涛,&颉耀文.(2008).基于单时相MODIS数据的土地覆盖三种分类方法对比研究.干旱地区农业研究(3),253-258.
MLA 徐晓桃,et al."基于单时相MODIS数据的土地覆盖三种分类方法对比研究".干旱地区农业研究 .3(2008):253-258.
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