基于ENVI的遥感影像分类

• 作者: 王昶 陈佳玲
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像分类 决策树分类法 监督分类法
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 933-937
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 3346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2018.08.011

摘要

传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的.这往往会产生"同物异谱,异物同谱"的问题,使得分类精度和效果不理想.因此本文采用基于专家知识的决策树C4.5法,利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树,与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较.实验结果表明,几种分类方法中,决策树法分类法的分类规则易于理解,准确率较好,所需分类时间短,总体分类效果最为理想,验证了决策树法在遥感影像分类领域的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昶	辽宁科技大学土木工程学院	22	105	6.0	9.0
2	陈佳玲	辽宁科技大学土木工程学院	1	4	1.0	1.0