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摘要:
沙漠化是我国北方土地退化的主要形式之一,也是国内外研究中的重要环境问题.以民勤县为例,讨论了 CART(Classification and Regression Tree)决策树在沙漠化研究中的应用,并使用Landsat8 OLI遥感影像为数据源,构建了一种可行的用于研究区的沙漠化信息提取规则,进行地表沙漠化信息提取.结果表明:所构建的决策树模型结构简单,沙漠化提取效果较好;在研究区域达到87.70%的分类精度,Kappa系数为0.848 4,分类精度也较高.同时,归一化裸露指数(NDBI)和地表反照率(Albedo)是两个明显的沙漠化特征量,在沙漠化提取中起着重要作用.然而,CART决策树作为一种基于监督的分类方法,模型构建时,选择相对较高质量的训练样本和准确合理的输入端变量,可大大提高沙漠化信息的提取精度.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究
来源期刊 遥感技术与应用 学科 地球科学
关键词 遥感影像 CART决策树 沙漠化 信息提取
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 遥感学会专栏
研究方向 页码范围 499-506
页数 8页 分类号 TP79|P941.73
字数 语种 中文
DOI 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.3.0499
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 颉耀文 兰州大学资源环境学院 111 1615 20.0 36.0
5 黄晓君 兰州大学资源环境学院 5 25 2.0 5.0
6 吕利利 兰州大学资源环境学院 8 46 4.0 6.0
7 张秀霞 兰州大学资源环境学院 4 37 3.0 4.0
8 李汝嫣 兰州大学资源环境学院 7 32 3.0 5.0
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
遥感影像
CART决策树
沙漠化
信息提取
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
遥感技术与应用
双月刊
1004-0323
62-1099/TP
大16开
兰州市天水路8号
54-21
1986
chi
出版文献量(篇)
2767
总下载数(次)
11
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