决策树方法在云贵高原典型区域ALOS影像土地利用分类中的应用
2013-11-30分类号:F301.24;P237
【部门】南京农业大学资源环境信息工程中心 长江水利委员会长江流域水土保持监测中心站
【摘要】以云贵高原典型区域贵州省赤水市及其邻近区域为研究区,以2010年9月该区域先进的陆地观测卫星(advanced land observing satellite,ALOS)多光谱影像为数据源,在充分分析和统计影像光谱特征的基础上,对比8种典型地物在NDVI(normalized difference vegetation index)、NDWI(normalized difference water index)、DEM(digital elevation model)3种数据及影像波段运算后特征值的数值差异,总结出区分8类典型地物的阈值,建立了以阈值为规则的决策树模型,进行土地利用分类。结果...
【关键词】ALOS多光谱影像 土地利用分类 决策树模型 云贵高原
【基金】长江委员会资助项目(2009112803); 江苏省高校优秀中青年教师;校长境外研修资助项目
【所属期刊栏目】南京农业大学学报
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