【摘 要】
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为了探索利用高光谱高空间分辨率遥感数据进行湿地植被物种识别,笔者在分析6种湿地植被原反射光谱、二阶微分及连续统去除光谱的基础上,利用马氏距离法和相关系数法提取特征
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费(学生项目)“城市高分影像三维场景建模研究”(2017B669X14);中国科学院战略性先导科技专项“应对气候变化的碳收支认证及相关问题”(XDA05050106)
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为了探索利用高光谱高空间分辨率遥感数据进行湿地植被物种识别,笔者在分析6种湿地植被原反射光谱、二阶微分及连续统去除光谱的基础上,利用马氏距离法和相关系数法提取特征波段,并将其作为特征参数参与C5.0决策树分类与信息提取。结果显示:(1)基于机器学习的C5.0决策树法总体分类精度为79.87%,Kappa系数为0.765,与监督分类最大似然法相比,植被信息提取总体精度提高9.95%,Kappa系数提高0.114;(2)机器学习C5.0决策树法与最大似然法相比,其独特的优势在于对藻类的信息提取精度大大提升,狐
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