文献类型：期刊文章

作　　者：潘琛[1,2] 杜培军[2] 罗艳[2] 袁林山[2]

机构地区：[1]同济大学遥感与空间信息技术研究中心,上海200092 [2]中国矿业大学测绘与空间信息工程研究所,江苏徐州221116

出　　处：《计算机应用》

基　　金：教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0476);江苏省自然科学基金创新人才青年学术带头人项目(BK2006505);江苏省高等学校"青蓝工程"中青年学术带头人培养计划资助项目;中国矿业大学科技基金项目(2005B018);江苏省研究生创新计划项目(CX07B_138z)

年　　份：2009

卷　　号：29

期　　号：3

起止页码：777-780

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)、绿度植被指数(GVI)、比值植被指数(RVI)等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区景观格局的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像的分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度。

关 键 词：植被指数 决策树 See5  分类  

分 类 号：TP751]