基于决策树模型分类多时相早稻信息提取研究

• 作者: 吕红梅 李栩滨
• 来源期刊: 福建地质
• 关键词: 决策树 多时相 归一化植被指数 地表水分指数 早稻
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 141-148
• 页数: 8页
• 字数: 4613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3970.2019.02.006

摘要

决策树模型分类算法为早稻遥感分布信息的获取提供技术方法.研究直接利用归一化植被指数计算,配合卫星影像纹理分析,逐步剔除非耕地的信息,得到耕地的初步分类结果;再结合多时相归一化植被指数和地表水分指数曲线等综合判析,进一步区分出早稻和其他作物.通过相关资料的验证,早稻的用户精度达到了87.50％,生产者精度为85.71％,总体精度达到了93.50％,Kappa系数为0.823,证实该方法在提取早稻信息的可靠性、准确性,也为后期水稻产量的预估提供科学决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕红梅		2	1	1.0	1.0
2	李栩滨	福州大学紫金矿业学院	1	1	1.0	1.0