首頁 > 期刊 > 人文社會科學(xué) > 社會科學(xué)II > 教育綜合 > 蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)·社會科學(xué)版 > 基于SEaTH的決策樹方法在區(qū)域尺度土地覆被分類中的應(yīng)用 【正文】
基于SEaTH的決策樹方法在區(qū)域尺度土地覆被分類中的應(yīng)用
王春燕; 王劉明; 張媛; 武磊; 王萬瑞; 李常斌 蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)編輯部; 蘭州730000; 蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院; 蘭州730000
- seath算法
- 土地覆被分類
- 歸一化植被指數(shù)
- 洮河流域
摘要：利用最大值合成法處理洮河流域2000年MODIS數(shù)據(jù),得到歸一化植被指數(shù)年最大值柵格數(shù)據(jù),結(jié)合該區(qū)數(shù)字地面模型構(gòu)造土地覆被分類數(shù)據(jù)集,采用SEaTH算法提取不同地類的特征閾值,構(gòu)建決策樹,對洮河青藏片區(qū)和黃土片區(qū)進(jìn)行土地覆被分類,與NLCD-2000數(shù)據(jù)相對比進(jìn)行精度評價(jià).結(jié)果表明:決策樹法能夠較好實(shí)現(xiàn)洮河流域主要地物的識別并反映其宏觀分布格局.青藏片區(qū)地物分類的總體精度為74%, Kappa系數(shù)為0.71;黃土片區(qū)地物分類的總體精度為63.8%, Kappa系數(shù)為0.57;青藏片區(qū)的分類效果總體要好于黃土片區(qū).與最大似然法相比,決策樹法在青藏片區(qū)的分類精度提高約10%,黃土片區(qū)分類精度提高約5%.
- seath算法
- 土地覆被分類
- 歸一化植被指數(shù)
- 洮河流域
摘要：利用最大值合成法處理洮河流域2000年MODIS數(shù)據(jù),得到歸一化植被指數(shù)年最大值柵格數(shù)據(jù),結(jié)合該區(qū)數(shù)字地面模型構(gòu)造土地覆被分類數(shù)據(jù)集,采用SEaTH算法提取不同地類的特征閾值,構(gòu)建決策樹,對洮河青藏片區(qū)和黃土片區(qū)進(jìn)行土地覆被分類,與NLCD-2000數(shù)據(jù)相對比進(jìn)行精度評價(jià).結(jié)果表明:決策樹法能夠較好實(shí)現(xiàn)洮河流域主要地物的識別并反映其宏觀分布格局.青藏片區(qū)地物分類的總體精度為74%, Kappa系數(shù)為0.71;黃土片區(qū)地物分類的總體精度為63.8%, Kappa系數(shù)為0.57;青藏片區(qū)的分類效果總體要好于黃土片區(qū).與最大似然法相比,決策樹法在青藏片區(qū)的分類精度提高約10%,黃土片區(qū)分類精度提高約5%.
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蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)·社會科學(xué)版
- 預(yù)計(jì)1-3個月 預(yù)計(jì)審稿周期
- 1.99 影響因子
- 教育 快捷分類
- 雙月刊 出版周期
主管單位：中華人民共和國教育部;主辦單位：蘭州大學(xué)
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