一种基于植被指数的遥感影像决策树分类方法

• 作者: 杜培军 潘琛 罗艳 袁林山
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 植被指数 决策树 See5 分类
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 智能感知与模式识别
• 页码范围: 777-780,797
• 页数: 5页
• 分类号: TP753
• 字数: 5203字
• 语种: 中文

摘要

以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)、绿度植被指数(GVI)、比值植被指数(RVI)等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区景观格局的遥感分类.研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像的分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜培军	中国矿业大学测绘与空间信息工程研究所	161	3419	32.0	50.0
2	潘琛	同济大学遥感与空间信息技术研究中心	4	205	3.0	4.0
4	袁林山	中国矿业大学测绘与空间信息工程研究所	5	143	5.0	5.0
7	罗艳	中国矿业大学测绘与空间信息工程研究所	2	86	2.0	2.0