高光谱遥感数据藻类信息提取方法研究

• 作者: 丛小飞 孙腾科 赵杏杏
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: HyMap MFMT 决策树 藻类
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 26-31
• 页数: 6页
• 分类号: P2|TP75
• 字数: 6133字
• 语种: 中文

摘要

以Sacramento-San Joaquin 三角洲水域为研究区，利用2007年覆盖研究区的64个航带的HyMap数据，分别用混合调谐匹配滤波（ MTMF）和决策树进行藻类信息的分类提取，在此基础上均采用Kappa系数作为标准进行精度评价。结果表明：混合调谐匹配波（MTMF）分析方法对藻类进行分类的结果，Kappa系数是0．634；用基于指数的决策树方法对藻类进行分类的结果，Kappa系数是0．613，两种结果都具有高度的一致性。这说明这两种方法在提取水生物种方面比价有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丛小飞	河海大学商学院	8	4	1.0	1.0
2	孙腾科	河海大学地球科学与工程学院	11	52	4.0	7.0
3	赵杏杏	河海大学地球科学与工程学院	4	16	1.0	4.0