【摘 要】
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Sentine-2A数据具有较高的空间分辨率和时间分辨率,克服了以往时序数据难以获取或空间分辨率低的问 题.该文以山西省吕梁市陈家湾流域为研究区,基于 Sentine-2A时序数据,根据
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所/遥感科学国家重点实验室,中国科学院大学
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Sentine-2A数据具有较高的空间分辨率和时间分辨率,克服了以往时序数据难以获取或空间分辨率低的问 题.该文以山西省吕梁市陈家湾流域为研究区,基于 Sentine-2A时序数据,根据归一化植被指数（ NDVI）时序曲 线特征和光谱特征,构建基于面向对象决策树方法的分层分类模型,成功提取了陈家湾流域的植被信息,分类总体 精度达到89. 7%, Kappa系数为0 87.基于面向对象决策树方法的多时相分类结果与单时相分类结果相比,可以 有效改善波谱特征相近和受地形影响较大地物的区分,减少混分现象;基于 S
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