换一批基于稳定像元的决策树分类后比较法在林地变化检测中的应用
Application of decision tree post-classification comparison based on stable pixels in forestland change detection
摘要林地是森林资源的载体和重要组成部分.如何准确快速地获取林地变化信息,对森林资源的监测管理具有重要的意义.本研究以伊春市为试验区,采用稳定像元筛选以提高决策树分类中的训练样本的可靠性,从而提高决策树分类后比较法得到的林地分类精度和变化检测精度.结果表明: 与传统的决策树分类后比较法相比,改进的决策树分类后比较法的变化检测精度提高了4.01％,且能提高阴影、薄雾、耕地等区域的检测精度,用于林地变化检测更加可靠.
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DOI
10.13292/j.1000-4890.201809.020
发布时间
2019-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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