【摘 要】
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开展了时间序列LandsatTM／ETM遥感影像定量化处理与相对辐射校正，提取了陕西神木县不同地物光谱和NDVI物候特征，结合时间序列NDVI物候特征和多时相光谱信息，采用了地表覆盖的决策
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,西安科技大学测绘科学与技术学院
【基金项目】
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国家973课题(2009CB723902);中国科学院对外合作重点项目(GHJ21123)
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开展了时间序列LandsatTM／ETM遥感影像定量化处理与相对辐射校正，提取了陕西神木县不同地物光谱和NDVI物候特征，结合时间序列NDVI物候特征和多时相光谱信息，采用了地表覆盖的决策树分类算法，实现了陕西神木县地物的高精度遥感分类，包括水体、沙地、城镇、耕地、林地、草地及灌丛等7类地物，分类总体精度达95．77％，Kappa系数达0．93。研究结果表明，基于多时相光谱和物候特征的决策树分类算法能够有效集成多时相、多光谱信息，从而克服了单时相影像分类的缺陷，实现了地物的分类。论文研究方法和结果能够为三
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