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基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究
引用本文:韩涛, 徐晓桃, 颉耀文. 基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(2): 191-194.
作者姓名:韩涛  徐晓桃  颉耀文
作者单位:1中国气象局兰州干旱气象研究所,兰州市东岗东路207号730020;2甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,兰州市东岗东路207号,730020;3中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室,兰州市东岗东路207号,730020;4兰州大学西部环境教育部重点实验室,兰州市天水南路222号730000
基金项目:甘肃省自然科学基金,甘肃省气象局科研基金,中国气象局气象新技术推广计划,中国气象局风云三号科研基金 
摘    要:以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究。分类结果表明,加入温度-植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度。

关 键 词:MODIS  最大似然法  决策树  See5.0  土地覆盖分类
收稿时间:2008-12-13
修稿时间:2008-12-13

Automated Construction and Classification of Decision Tree Classifier Based on Single-Temporal MODIS Data
HAN Tao, XU Xiaotao, XIE Yaowen. Automated Construction and Classification of Decision Tree Classifier Based on Single-Temporal MODIS Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(2): 191-194.
Authors:HAN Tao  XU Xiao-tao  XIE Yao-wen
Affiliation:1Institute of Arid Meteorology,CMA,2070 East Donggang Road,Lanzhou 730020,China;2Key Laboratory of Arid Climatic Change and Reducing Disaster of Gansu Province,2070 East Donggang Road,Lanzhou 730020,China;3Key Open Laboratory of Arid Climatic Change and Reducing Disaster,CMA,2070 East Donggang Road,Lanzhou 730020,China;4Key Laboratory of Western China's Environment Systems,Ministry of Education,Lanzhou University,222 South Tianshui Road,Lanzhou 730000,China
Abstract:With single-temporal MODIS data of Gansu Province,we used a maximum likelihood method and decision tree methed based on data mining software See 5.0 to stuly the land cover classification.The experimental result shows that the accuracy of low vegetation area is improved with the indexes of TVA and TVD,compared with Maximum likelihood classfier,and data mining software See 5.0 is able to build decision tree quickly and improve the precision of miscible classes.
Keywords:MODIS  See5.0
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