| 基于单时相MODIS数据的土地覆盖三种分类方法对比研究 |
| |
| 引用本文： | 徐晓桃,韩涛,颉耀文. 基于单时相MODIS数据的土地覆盖三种分类方法对比研究[J]. 干旱地区农业研究, 2008, 26(3): 253-258 |
| |
| 作者姓名： | 徐晓桃 韩涛 颉耀文 |
| |
| 作者单位： | 兰州大学西部环境教育部重点实验室,甘肃 兰州,730000;中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室 中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室,甘肃 兰州,730020 |
| |
| 基金项目： | 甘肃省自然科学基金 , 中国气象局科技攻关项目 , 甘肃省气象局科研项目 , 甘肃省人工增雨防雹效果检验与评估研究课题 |
| |
| 摘 要： | 以甘肃省为试验区,基于单时相MODIS数据,主要利用其可见光多波段光谱信息,分别使用最大似然法、BP神经网络算法以及基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法对土地覆盖进行了自动分类研究,结果验证表明:决策树分类性能最优,总分类精度达到82.13%,神经网络算法次之,总分类精度为77.60%,最大似然法最差,总分类精度为73.93%;加入boosting技术的See 5.0数据挖掘决策树方法能够快速地进行决策树的建立且能很好地提高较难识别地物类型的分类精度。
|
| 关 键 词： | MODIS 最大似然法 BP神经网络 决策树 See 5.0 土地覆盖分类 |
| 文章编号： | 1000-7601(2008)03-0253-06 |
| 修稿时间： | 2007-12-25 |
Comparison of the land cover classification methods based on single-temporal MODIS data |
| |
| XU Xiaotao,HAN Tao,XIE Yaowen. Comparison of the land cover classification methods based on single-temporal MODIS data[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2008, 26(3): 253-258 |
| |
| Authors: | XU Xiaotao HAN Tao XIE Yaowen |
| |
| Abstract: | Based on single-temporal MODIS data of Gansu Province,mainly using its visible spectra,three classifiers-the maximum likelihood,BP neural network and decision tree based on data mining software of See 5.0 are used for land cover classification research.The validated result shows that the decision tree algorithm has the best performance of extraction,with an overall accuracy of 82.13%,followed by the BP network algorithm,and the maximum likelihood classifier has the worst performance.Data mining software of See 5.0 with boosting technique can build decision tree quickly and improve the precision of miscible classes. |
| |
| Keywords: | MODIS maximum likelihood classifier BP neural network decision tree classifier See 5.0 land cover classification |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《干旱地区农业研究》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《干旱地区农业研究》下载全文 |
|
