基于影像多种特征的决策树分类方法

• 作者: 孙颖超 闫利
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 图像分类 决策树 纹理 NDVI CART算法
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 3S技术
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 字数: 2248字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2009.06.004

摘要

阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫利	武汉大学测绘学院	144	1172	19.0	28.0
2	孙颖超	武汉大学测绘学院	2	15	2.0	2.0