【摘 要】
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为实现简便、快速、准确地获取大尺度范围的土地覆盖信息,本文充分利用ETM＋数据的多光谱特征、DEM数字高程信息和坡度、坡向等地学相关知识,结合NDVI、NDWI、SAVI、NDBI等各类
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,山东科技大学科研处
【基金项目】
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山东省优秀中青年科学家奖励基金(2011BSB01500)
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为实现简便、快速、准确地获取大尺度范围的土地覆盖信息,本文充分利用ETM＋数据的多光谱特征、DEM数字高程信息和坡度、坡向等地学相关知识,结合NDVI、NDWI、SAVI、NDBI等各类指数,构建适用于研究区土地覆盖信息提取的决策树模型,并验证其精度。结果表明,该模型能够更好地适用于土地覆盖信息提取,总体分类精度达到86.49%,Kappa系数0.8367。
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