【摘 要】
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对SPOT数据主成分变换、缨帽变换、最小噪声分离等变换,计算植被指数和湿度指数,构建12个光谱特征,结合DEM及提取的坡度空间特征,形成14个分类特征。采用欧氏距离法,对不同波
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院; 中国科学院地理科学与资源研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41201097);绿洲生态教育部重点实验室开放基金(XJDX0206-2011-01);冰冻圈科学国家重点实验室开放基金(SKLCS 2011-08)项目资助
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对SPOT数据主成分变换、缨帽变换、最小噪声分离等变换,计算植被指数和湿度指数,构建12个光谱特征,结合DEM及提取的坡度空间特征,形成14个分类特征。采用欧氏距离法,对不同波段组合下地物类间分离性进行了统计,进行特征选择。在此基础上,根据混淆地物在特征波段的分布特点,建立决策树分类模型,提取研究区土地利用/覆盖信息。研究表明,利用多地表特征参数的决策树分类方法与传统分类方法相比,分类精度有明显的提高。为绿洲土地分类提供了一定的参考。
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