原文服务方: 浙江农林大学学报       
摘要:
森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点,采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法.资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向.以资源3号遥感影像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,选择分形网络演化法进行多尺度分层分割,并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数,构建了适用于森林类型提取的决策树模型,并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析.结果表明:多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法,分类精度分别提高了6.1%和12.5%.说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于面向对象的资源3号遥感影像森林分类研究
来源期刊 浙江农林大学学报 学科
关键词 森林测计学 面向对象 分型网络演化算法 信息提取 决策树模型
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 816-825
页数 10页 分类号 S758.4
字数 语种 中文
DOI 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.05.013
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 范文义 东北林业大学林学院 191 3189 30.0 46.0
2 田甜 东北林业大学林学院 8 80 4.0 8.0
3 董心玉 东北林业大学林学院 1 7 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
森林测计学
面向对象
分型网络演化算法
信息提取
决策树模型
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
浙江农林大学学报
双月刊
2095-0756
33-1370/S
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
3071
总下载数(次)
0
总被引数(次)
44436
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