基于多特征的遥感影像决策树分类
Decision tree classification of remote sensing images based on multi-feature作者机构：同济大学测量与国土信息工程系遥感与空间信息技术研究中心上海200092
出 版 物：《光电子．激光》 (Journal of Optoelectronics·Laser)
年 卷 期：2010年第21卷第5期
页 面：731-736页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理]
基 金：上海市科学技术委员会科研计划资助项目(08DZ1205708) 世界自然基金会科研资助项目(CN08791-2.4.02.04)
摘 要：构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。
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