基于决策树的遥感图像分类方法研究

摘要：

在遥感领域中,遥感图像分类是一项十分重要的内容,也是运用遥感技术手段提取地物类别信息的一个关键环节.本文以TM影像为研究对象,采用决策树分类方法进行研究分析,详细地论述了该分类方法的整个研究流程,并得到分类后的结果图,最后利用混淆矩阵和Kappa系数对分类后的结果进行精度分析.通过与最大似然分类方法进行比较发现,决策树分类方法的分类效果明显,分类精度较高,总体分类精度、kappa系数均达到90％以上,为遥感图像分类提供了广阔的发展前景.

关键词：遥感图像分类、决策树、最大似然分类、精度评价

所属期刊栏目：42

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金50604009;辽宁省"百千万人才工程"人选资助项目2010921099;辽宁省教育厅重点实验室基础研究项目LJZS001

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4