基于GLC面向对象遥感影像分类方法的研究与应用

• 作者: 张继贤 窦鹏 翟亮
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像分类 GLC决策树分类 面向对象 C5.0算法
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 68-71,74
• 页数: 5页
• 分类号: P237|TP75
• 字数: 5107字
• 语种: 中文

摘要

在遥感影像分类中,传统的基于像元分类方法主要使用了光谱信息,由于分类信息过于单一致使很难解决“同光异谱”、“同谱异物”的难题.面向对象分类技术综合考虑目标地物的形状、纹理、光谱以及其他特征,在较高层次里实现了地物信息的提取,在减少信息遗失的同时提高了分类精度.本文主要介绍了面向对象遥感影像分类技术的基本原理和方法,并对C5.0决策树分类算法进行了改进和研究,构造出新的分类器GLC决策树,之后又基于该分类器对遥感影像进行面向对象分类,将结果与基于像元分类和使用SVM面向对象分类结果进行对比分析,从而验证了经过改进的C5.0算法应用于面向对象遥感影像分类的准确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继贤		229	4694	38.0	55.0
2	翟亮		62	555	13.0	21.0
3	窦鹏		2	13	2.0	2.0