| 物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究 |
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| 引用本文： | 李治,;杨晓梅,;孟樊,;范文义,;.物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究[J].遥感信息,2013(6). |
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| 作者姓名： | 李治 ;杨晓梅 ;孟樊 ;范文义 ; |
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| 作者单位： | [1]东北林业大学林学院,哈尔滨150040; [2]中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京,100101; [3]东北林业大学林学院,哈尔滨150040; [4]东北林业大学林学院,哈尔滨,150040; [5]中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，国家863课题 |
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| 摘 要： | 通过遥感技术获取大范围土地覆盖信息对于监测、理解和预测自然资源具有重要的科学意义.MODIS数据是当今宏观尺度土地覆盖研究的主要数据源.本文以河北省为研究区,应用MOD13Q1数据产品,构建MODIS NDVI时间序列,从中反演物候特征作为参与分类的主要辅助信息,并采用随机森林分类方法进行宏观尺度土地覆被分类实验,并与单决策树(CART)进行对比分析.实验结果表明,物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆被分类方法的总体精度为87.2％,Kappa系数为0.83,比CART单一决策树精度提高了17.9％;应用物候特征参与分类,使得总体精度提高2.6％;其中,旱地和建筑用地精度分别提高了6.7％和11.9％.
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| 关 键 词： | 随机森林 组合分类器 NDVI时间序列 物候学 土地覆盖 MODIS |
LULC Classification Based on Random Forest with the Aid of Phenological Features |
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| Affiliation: | LI Zhi[1] YANG Xiao-mei[2] MENG Fan[3] FAN Wen-yi[4] |
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