【摘 要】
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以9期Landsat TM/ETM＋影像为数据源,基于K-T变换和归一化植被指数（NDW）,建立了湖泊蓝藻水华信息提取的决策树模型.基于大气顶面反射率图像,选用2005年10月17日太湖图像进行了对
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,水利部海河水利委员会水资源保护科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40771152);江苏省普通高校自然科学研究计划项目(09KJA420001)联合资助
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以9期Landsat TM/ETM＋影像为数据源,基于K-T变换和归一化植被指数（NDW）,建立了湖泊蓝藻水华信息提取的决策树模型.基于大气顶面反射率图像,选用2005年10月17日太湖图像进行了对比验证,表明决策树模型比单波段阈值法、多波段阈值法（RVI、DVI、NDW）能够更有效地提取蓝藻水华信息,区分陆生植被、水生植物和水华,省去了水体掩膜的过程.使用太湖2002年10月25日和2011年7月22日图像、巢湖2005年8月12日的图像,验证决策树模型方法和工作流程的有效性.使用多期TM图像确定了阈值
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