典型文献
基于决策树分类方法的小麦油菜种植范围提取
文献摘要：
小麦、 油菜是我国重要的粮油作物,快速准确获得小麦、 油菜的种植面积对国家粮油产量的预估、 土地资源的可持续利用及粮油安全等方面具有重大的意义[1,2].研究以荆门市Landsat影像数据和高分一号影像数据作为基础数据源,采用决策树分类方法,提取小麦、油菜的分布范围,并对提取结果进行了精度验证.实验结果表明:使用决策树分类方法获得的矢量结果与影像中的地物十分吻合,总体分类精度为86.67％,说明分类效果很好,可靠性高,分类结果基本可以满足研究需要.
文献关键词：
小麦;油菜;节点;光谱特征;决策树分类
中图分类号：
作者姓名：
孙佩;汪权方;易洁伟;康全国;张驰;尹伟;袁知洋
作者机构：
湖北省地质科学院研究院, 湖北 武汉430000;湖北省硒生态环境效应检测中心, 湖北 武汉430000;湖北大学资源环境学院, 湖北 武汉430062
文献出处：
引用格式：
[1]孙佩;汪权方;易洁伟;康全国;张驰;尹伟;袁知洋-.基于决策树分类方法的小麦油菜种植范围提取)[J].农业与技术,2022(24):7-11
A类：
B类：
决策树分类,分类方法,小麦,油菜种植,粮油作物,快速准确,种植面积,土地资源,可持续利用,粮油安全,荆门市,Landsat,影像数据,高分一号,数据源,采用决策,分布范围,精度验证,地物,分类精度,分类效果,可靠性高,光谱特征
AB值：
0.38337
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