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摘要:
为提高植被分类的精度,在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响.以长白山为研究背景,基于CART(Classification And Regression Tree)算法构建决策树模型,对高光谱图像进行植被分类.由于混合像元的影响,以采用PPI(Pixel Purity Index)提取的纯净像元作为训练样本,提取植被指数、纹理和地形等分类特征变量.基于这些变量构建CART决策树对植被分类,并将结果与最大似然法分类结果进行比较.结果表明,CART决策树分类法可实现光谱、纹理和地形特征的有效组合,有较好的分类效果.
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特征信息
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决策树
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 高光谱图像植被类型的CART决策树分类
来源期刊 吉林大学学报(信息科学版) 学科 工学
关键词 高光谱 植被分类 端元提取 CART决策树
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 83-89
页数 7页 分类号 TP79
字数 3479字 语种 中文
DOI
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 潘军 吉林大学地球探测科学与技术学院 62 520 14.0 21.0
2 邢立新 吉林大学地球探测科学与技术学院 105 746 15.0 22.0
3 董连英 吉林大学地球探测科学与技术学院 7 41 3.0 6.0
4 王静 吉林大学地球探测科学与技术学院 175 853 14.0 22.0
5 李丽丽 吉林大学地球探测科学与技术学院 40 258 10.0 15.0
6 焦健楠 吉林大学地球探测科学与技术学院 2 28 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱
植被分类
端元提取
CART决策树
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
吉林大学学报(信息科学版)
双月刊
1671-5896
22-1344/TN
大16开
长春市南湖大路5372号
1983
chi
出版文献量(篇)
2333
总下载数(次)
2
总被引数(次)
16807
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