【摘 要】
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以索加-曲麻河区域为例,探讨了三江源区域高寒湿地遥感分类方法。利用TM影像数据和DEM及缨帽变换后的亮度、绿度、湿度,以及归一化水体指数（NDWI）等复合识别指标,构建决策树模
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以索加-曲麻河区域为例,探讨了三江源区域高寒湿地遥感分类方法。利用TM影像数据和DEM及缨帽变换后的亮度、绿度、湿度,以及归一化水体指数（NDWI）等复合识别指标,构建决策树模型,对研究区不同地类进行区分。然后通过与传统的最大似然法监督分类所得到的结果进行对比,结果表明：利用基于指数的决策树分类方法对高寒湿地类型进行分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高12.05%;总体kappa系数提高0.140 7;对于河流、湖泊、沼泽、滩地等湿地类型,生产者精度和用户精度分别提高了6.06%,6.25%;0.
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