【摘 要】
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为研究沙地信息提取的方法,采用基于CART决策树的面向对象方法,提取中卫市沙坡头区的沙地信息。首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层,然后选择合适的提取特
【机 构】
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宁夏大学物理与电子电气工程学院,西北土地退化与生态恢复省部共建国家重点实验室培育基地,宁夏回族自治区沙漠信息智能感知重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金(41561087)
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为研究沙地信息提取的方法,采用基于CART决策树的面向对象方法,提取中卫市沙坡头区的沙地信息。首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层,然后选择合适的提取特征和训练样本点,最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树,并对地物进行分类,提取出沙地信息。结果表明:采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度,依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77%,是最近邻分类结果的1.12倍,支持向量机分类结果的1.57倍,此外,NDBI(归一化裸露指数)、GSI(粒度指数
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