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基于时序遥感的庐山自然保护区植被分类及其变化分析
张琍, 李斌, 阳文静, 李琼
地理科学进展, 2021, 40(4): 703-712.   DOI: 10.18306/dlkxjz.2021.04.014

土地覆盖产品 Proba-V LC-CCI Globcover Globeland30 MODIS
空间分辨率/m 100 300 300 250 500
数据源 Proba-V时间
序列数据
SPOT-VGT时间
序列数据
MERIS卫星10 d
合成产品
Landsat TM、ETM+和
HJ-1多光谱图像
MODIS月EVI、
LST 8 d复合数据
产品可获取时间 2015—2018年 2008—2012年 2009年 2009—2011年 2010年
分类方法 随机森林分类 非监督的时空聚类;
机器学习分类
非监督时空聚类;
基于专家经验的标签
基于像素和对象的分类;基于知识的交互验证的集成 决策树
总体分类精度/% >84 74.4 70.7 83.5 74.8
表2 本文植被制图产品与其他植被覆盖产品的概要
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