计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2009年
3期
777-780,797
,共5页
潘琛%杜培军%罗艳%袁林山
潘琛%杜培軍%囉豔%袁林山
반침%두배군%라염%원림산
植被指数%决策树%See5%分类
植被指數%決策樹%See5%分類
식피지수%결책수%See5%분류
以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)、绿度植被指数(GVI)、比值植被指数(RVI)等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区景观格局的遥感分类.研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像的分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度.
以江囌省徐州市為研究區,採用2000年ETM+多光譜影像作為遙感信息源,選擇影像的光譜特徵和歸一化植被指數(NDVI)、綠度植被指數(GVI)、比值植被指數(RVI)等10種植被指數作為分類特徵,基于See5決策樹學習軟件構建分類決策樹,實現瞭研究區景觀格跼的遙感分類.研究結果錶明,決策樹分類法易于綜閤多種特徵進行遙感影像的分類,植被指數參與到決策樹分類中能夠提高分類的總體精度.
이강소성서주시위연구구,채용2000년ETM+다광보영상작위요감신식원,선택영상적광보특정화귀일화식피지수(NDVI)、록도식피지수(GVI)、비치식피지수(RVI)등10충식피지수작위분류특정,기우See5결책수학습연건구건분류결책수,실현료연구구경관격국적요감분류.연구결과표명,결책수분류법역우종합다충특정진행요감영상적분류,식피지수삼여도결책수분류중능구제고분류적총체정도.
