EOS MISR和MODIS数据在植被分类中的应用研究
【摘要】:正 目前应用星载多角度遥感数据进行大范围植被分类制图还处于起步阶段。本研究的主要目的是通过数据挖掘方法来检验应用多波段、多时相及多角度的遥感数据(MISR和MODIS)能否改进美国半干旱地区的植被分类制图。本研究的试验区位于美国新墨西哥州的Jomada Rangeland周围,该地区土地覆盖类型包括草地、灌木、林地及一些沙漠裸露地区。卫星数据采用2002年的MISR地表BRF16天合成的MODIS NDVI数据(所有数据都重采样到1公里分辨率)。本研究是采用一种决策树算法
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谷学明;曹洋;赵卉卉;王芳;王远;;主体功能区生态补偿标准研究[J];水利经济;2011年04期 |
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赫英明;王汉杰;张洪峰;;遥感数据的土地覆盖分类[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2011年03期 |
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