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高光谱图像植被类型的CART决策树分类
高光谱图像植被类型的CART决策树分类
作者:
李丽丽
潘军
焦健楠
王静
董连英
邢立新
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高光谱
植被分类
端元提取
CART决策树
摘要:
为提高植被分类的精度,在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响.以长白山为研究背景,基于CART(Classification And Regression Tree)算法构建决策树模型,对高光谱图像进行植被分类.由于混合像元的影响,以采用PPI(Pixel Purity Index)提取的纯净像元作为训练样本,提取植被指数、纹理和地形等分类特征变量.基于这些变量构建CART决策树对植被分类,并将结果与最大似然法分类结果进行比较.结果表明,CART决策树分类法可实现光谱、纹理和地形特征的有效组合,有较好的分类效果.
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C5.0决策树Hyperion影像森林类型精细分类方法
森林经理学
Hyperion
C5.0决策树
分层分类
森林类型分类
高光谱
基于MODIS影像的决策树森林类型分类研究
MODIS影像
特征信息
森林分类
决策树
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
关键词云
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
高光谱图像植被类型的CART决策树分类
来源期刊
吉林大学学报(信息科学版)
学科
工学
关键词
高光谱
植被分类
端元提取
CART决策树
年,卷(期)
2013,(1)
所属期刊栏目
计算机科学与技术
研究方向
页码范围
83-89
页数
7页
分类号
TP79
字数
3479字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
潘军
吉林大学地球探测科学与技术学院
62
520
14.0
21.0
2
邢立新
吉林大学地球探测科学与技术学院
105
746
15.0
22.0
3
董连英
吉林大学地球探测科学与技术学院
7
41
3.0
6.0
4
王静
吉林大学地球探测科学与技术学院
175
853
14.0
22.0
5
李丽丽
吉林大学地球探测科学与技术学院
40
258
10.0
15.0
6
焦健楠
吉林大学地球探测科学与技术学院
2
28
1.0
2.0
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引文网络
引文网络
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节点文献
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同被引文献
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1992(1)
参考文献(0)
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1996(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(2)
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1998(4)
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二级参考文献(4)
1999(3)
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2000(4)
参考文献(0)
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参考文献(0)
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参考文献(0)
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2003(13)
参考文献(3)
二级参考文献(10)
2004(9)
参考文献(0)
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参考文献(2)
二级参考文献(4)
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参考文献(0)
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参考文献(2)
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参考文献(1)
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二级引证文献(0)
2015(8)
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2016(10)
引证文献(6)
二级引证文献(4)
2017(16)
引证文献(6)
二级引证文献(10)
2018(44)
引证文献(7)
二级引证文献(37)
2019(30)
引证文献(1)
二级引证文献(29)
2020(12)
引证文献(1)
二级引证文献(11)
研究主题发展历程
节点文献
高光谱
植被分类
端元提取
CART决策树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(信息科学版)
主办单位:
吉林大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-5896
CN:
22-1344/TN
开本:
大16开
出版地:
长春市南湖大路5372号
邮发代号:
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
2333
总下载数(次)
2
总被引数(次)
16807
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吉林大学学报(信息科学版)2001
吉林大学学报(信息科学版)2000
吉林大学学报(信息科学版)1999
吉林大学学报(信息科学版)2013年第6期
吉林大学学报(信息科学版)2013年第5期
吉林大学学报(信息科学版)2013年第4期
吉林大学学报(信息科学版)2013年第3期
吉林大学学报(信息科学版)2013年第2期
吉林大学学报(信息科学版)2013年第1期
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