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TM影像决策树分类中的影响因素研究
引用本文:张连华,庞勇,岳彩荣,李增元,范应龙,谭炳香,车学俭.TM影像决策树分类中的影响因素研究[J].林业科学研究,2014(1).
作者姓名:张连华  庞勇  岳彩荣  李增元  范应龙  谭炳香  车学俭
作者单位:中国林业科学研究院资源信息研究所;西南林业大学林学院;
基金项目:亚太森林恢复与可持续管理网络项目“Forest Cover and Aboveground Biomass Mapping in the Greater Mekong Subregion and Malaysia”(编号:2011PA004);国家863课题“全球森林生物量和碳储量遥感估测关键技术(编号:2012AA12A306)”资助
摘    要:以云南省西双版纳州一景TM影像为例,分析了影响分类回归树方法的主要因素。结果表明在其他因素均一致的情况下,训练数据如果使用涵盖各类别的外业调查数据比使用系统布设的训练数据分类精度更高,并且多种参数波段的选择也会有效地提高分类的精度。

关 键 词:决策树分类  TM影像  训练数据  植被指数  波段组合
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