【摘 要】
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本文以甘肃省为试验区，主要利用单时相MODIS 数据的光谱信息，使用经典的最大似然法和基于See 5.0 数据挖掘的决策树分类方法，分别采用MODIS 前7 个光学波段数据和加上温度-
【机 构】
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西北区域气候中心,兰州 730020
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本文以甘肃省为试验区，主要利用单时相MODIS 数据的光谱信息，使用经典的最大似然法和基于See 5.0 数据挖掘的决策树分类方法，分别采用MODIS 前7 个光学波段数据和加上温度-植被角度TVA′和温度-植被距离TVD 指数的数据进行了分类研究.分类结果表明：加上温度-植被角度TVA′和温度-植被距离TVD 两个指数后，在低植被覆盖区的分类效果得到了改善；与最大似然法的分类结果相比，加入boosting 技术的See 5.0 数据挖掘的决策树方法能够快速地进行决策树的建立且能很好地提高较难识别地物类型的分类精度.
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