2011年6月17日上午，应地表过程与资源生态国家重点实验室土地利用团队何春阳副教授邀请，美国密苏里州立大学地理与地质规划系缪欣副教授来访并在化学楼二层学术报告厅做了题为“基于组合分类树算法和多时多源遥感数据的生态系统分类”的学术报告。来自我校地表过程与资源生态国家重点实验室、资源学院、减灾与应急管理研究院、物理学院、数学学院等单位的30多名师生参加了此次报告会。报告会由何春阳老师主持。

 

如何利用海量遥感数据快速、准确地提取地表植被生态系统信息一直是遥感应用的热点和难点问题。组合分类树方法是近年来兴起并具有广泛应用前景的遥感分类新方法。在报告中，缪欣副教授首先介绍了组合分类树方法的基本思路和最新研究进展。然后以美国内华达州南部为研究区，介绍了他利用Landsat TM/ETM+光谱数据、地形数据和高空间分辨率QuickBird影像等多源数据，采用Bagging tree、Random forest、Adaboost tree和Adaboost random tree等四种组合分类树算法对区域植被生态系统进行的遥感监测工作。他的研究结果表明，基于Boosting算法的Adaboost tree和Adaboost random tree的分类精度要高于基于Bagging算法的Bagging tree和Random forest，是大范围生态系统遥感制图的比较可靠的方法。

 

缪欣副教授的报告深入浅出，引起了到场师生的极大兴趣。报告结束后，在座师生踊跃提问，就组合分类树方法的应用前景、局限等问题与缪欣副教授进行了热烈的交流和讨论。报告持续近两个小时，取得了圆满成功。