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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.
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文献信息
篇名 基于影像多种特征的决策树分类方法
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
研究方向 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
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
图像分类
决策树
纹理
NDVI
CART算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
地理空间信息
月刊
1672-4623
42-1692/P
大16开
湖北省武汉市武昌中南一路50号湖北省测绘局地理信息局航测楼二楼
2003
chi
出版文献量(篇)
5778
总下载数(次)
16
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导