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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

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本文以甘肃省为试验区,主要利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See5.0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,在低植被覆盖区的分类效果得到了改善;See5.0数据挖掘的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.

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来源
《第七届全国优秀青年气象科技工作者学术研讨会》|2010年|1-6|共6页
会议地点湖北宜昌
作者
韩涛; 徐晓桃; 颉耀文;
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作者单位

中国气象学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数据处理;
关键词
MODIS数据; 最大似然法; 决策树; 数据挖掘; 地物类型; 分类精度;
入库时间 2022-08-17 10:40:24

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