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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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单位山东科技大学; 中国测绘科学研究院
