基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

摘要：

以河北唐山为研究区,应用Landsat ETM+影像数据和GIS数据,对决策树分类技术和传统计算机自动分类方法进行了比较.研究表明:决策树与传统自动分类方法相比,分类精度提高了18.29%,Kappa系数提高0.1878.在地形起伏的山区,应用DEM及其衍生数据等GIS数据作为辅助数据可以提高分类精度19.52%,Kappa系数提高0.281;反射率影像分类效果比原始DN值影像的分类效果好,分类精度提高15.86%;缨帽变换在压缩数据量的同时,分类精度有所降低.

关键词：遥感影像、决策树、计算机自动分类、空间数据挖掘、土地利用/土地覆盖

所属期刊栏目：22

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家科技攻关计划2003BA614A-06-04

在线出版日期：2007-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：333-338