【摘 要】
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针对宜兴试验区128波段OMIS—Ⅰ机载成像光谱数据，在平原区、山区分区基础上建立多级分层决策树综合分类方法。通过该方法可实现对土地利用／覆盖一级类（林地、园地、水域、耕地）
【机 构】
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北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室,中国土地勘测规划院,北京师范大学地理不与遥感科学学院地理信息系统研究中心,哈尔滨师范大学地理系,南京大学国际地球系统科学研究所
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（“863”计划）资助项目（2001AA136020-2）
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针对宜兴试验区128波段OMIS—Ⅰ机载成像光谱数据，在平原区、山区分区基础上建立多级分层决策树综合分类方法。通过该方法可实现对土地利用／覆盖一级类（林地、园地、水域、耕地）自动分类，精度达88．15％，Kappa指数为0．82，园地漏分率最高（20．23％），耕地漏分率最低（2．24％）；耕地、林地、园地、水域的错分率分别为21．87％、21．98％、0．66％、0。土地利用／覆盖二级分类也可采用分层自动分类，其总体精度达86．16％，Kappa指数为0．81。采用土地利用矢量数据辅助和人工目视解译对部
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