《表2 研究区地类解译标志》
决策树分类[28]属于计算机自动分类的一种,具有运算速度快,分类效率高等特点。常用的决策树算法包括ID3、C4.5、CART、SLIQ和SPRINT等[29-30]。本研究基于光谱指数和纹理特征知识库构建果树的决策树分类方法。该决策树充分利用地物的物候特征、光谱特征和空间特征,使分类过程更加科学、可信。决策树分类规则的建立会影响最终分类结果的优劣,所以根据GPS调查样点资料,结合Google影像及林地小班数据对2017年12月17日的GF-2遥感影像进行目视解译,研究区各地类解译标志如表2所示。
图表编号 | XD0098415800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 姚新华、金佳、徐飞飞、冯险峰、罗明、毕雷雷、陆洲 |
绘制单位 | 苏州市林业站、中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院地理科学与资源研究所、苏州市林业站、中国科学院地理科学与资源研究所 |
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