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利用2007年的上海地区CBERS影像,使用AdaBoost组合分类器,将基于影像地物光谱信息、纹理结构信息和基于决策树分类器的提取方法组合,以提高分类精度。实验结果显示,AdaBoost算法在提高城镇建设用地的分类精度上显著有效。  相似文献   
2.
研究利用遥感和气象数据以及改进后的CASA模型(生物温度代替月均温),估算俄罗斯布里亚特共和国2000-2008年的植被NPP,并验证模型的精度,分析该地区植被NPP的时空分布格局及其对气候变化的响应规律。研究结果表明:改进后的CASA模型具较高精度,可运用于布里亚特共和国植被NPP的估算。时间上,植被NPP年际上呈现为在波动中上升的趋势,月份上表现为先升后降的单峰变化趋势;空间上,植被NPP呈现出随经度的增加而增大,随纬度的增加而减小,由西南到东北逐渐递增的分布格局;不同植被类型的NPP从大到小依此为:草地、沼泽林〉森林〉森林、草原〉稀树草原〉高山植被。该地区植被NPP的变化主要受气温和降水量变化的作用。  相似文献   
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