【摘 要】
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多源光学遥感数据是长时序研究中的重要数据源,而其分类结果的一致性分析则是多源遥感数据应用的前提和基础。该文以鄱阳湖湿地为研究对象,采用决策树方法对Landsat-8、Sentinel-2A、GF-1、HJ-1A 4种光学影像数据进行分类,以总体精度和Kappa系数评估分类精度,并基于类型面积偏差、类型面积相关、空间叠加分析对分类结果进行一致性分析。结果表明:1)利用决策树方法对不同传感器数据进行湖
【机 构】
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东华理工大学江西省数字国土重点实验室,东华理工大学测绘工程学院,东华理工大学江西省大气污染成因与控制重点实验室
【基金项目】
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江西省数字国土重点实验室开放基金项目(DLLJ201917),江西省大气污染成因与控制重点实验室开放基金项目(AE2003),东华理工大学研究生科技创新基金项目(DHYC-202016)。
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多源光学遥感数据是长时序研究中的重要数据源,而其分类结果的一致性分析则是多源遥感数据应用的前提和基础。该文以鄱阳湖湿地为研究对象,采用决策树方法对Landsat-8、Sentinel-2A、GF-1、HJ-1A 4种光学影像数据进行分类,以总体精度和Kappa系数评估分类精度,并基于类型面积偏差、类型面积相关、空间叠加分析对分类结果进行一致性分析。结果表明:1)利用决策树方法对不同传感器数据进行湖泊湿地分类,总体精度均高于89%,一致性较好;2)对于具体的湿地类型面积,不同传感器分类结果基本一致,以
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