基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究

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• 作者：韩涛徐晓桃颉耀文
• 会议时间：2009-10-14
• 关键词：MODIS数据 ; 最大似然法 ; 决策树 ; See5.0软件 ; 分类规则 ; 数据挖掘
• 作者单位：韩涛(中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室,兰州 730020)徐晓桃,颉耀文(兰州大学西部环境教育部重点实验室,兰州 730000)
• 母体文献：第26届中国气象学会年会论文集
• 会议名称：第26届中国气象学会年会
• 会议地点：杭州
• 主办单位：中国气象学会
• 语种：chi

摘要

本文以甘肃省为试验区,主要利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究。分类结果表明:加入温度-植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,在低植被覆盖区的分类效果得到了改善;See5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地进行决策树的建立,且能很好地提高较难识别地物类型的分类精度。