基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

• 作者: 刘小曼 张峰 熊文成 王文杰 申文明 罗海江
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像 决策树 计算机自动分类 空间数据挖掘 土地利用/土地覆盖
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 333-338
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 4245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-0323.2007.03.006

摘要

以河北唐山为研究区,应用Landsat ETM+影像数据和GIS数据,对决策树分类技术和传统计算机自动分类方法进行了比较.研究表明:决策树与传统自动分类方法相比,分类精度提高了18.29%,Kappa系数提高0.1878.在地形起伏的山区,应用DEM及其衍生数据等GIS数据作为辅助数据可以提高分类精度19.52%,Kappa系数提高0.281;反射率影像分类效果比原始DN值影像的分类效果好,分类精度提高15.86%;缨帽变换在压缩数据量的同时,分类精度有所降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文杰		76	1813	24.0	41.0
2	张峰		6	311	6.0	6.0
3	罗海江		37	706	14.0	26.0
4	刘小曼		2	183	2.0	2.0
5	熊文成		5	225	5.0	5.0