决策树在遥感影像分类中的应用

在充分了解决策二叉树分类过程的基础上, 以西藏波密地区的TM遥感影像为研究对象, 提取并分析各种典型地物的反射光谱特征, 利用不同地物的光谱差异并结合人工目视判读建立了一组能够精确、快速划分遥感影像的分类规则。用ENVI建立分类决策树对实验区遥感影像进行分类, 并将分类结果和传统的最大似然法相比较。结果表明:决策树分类的总体精度和Kappa分别为97.15%和0.9644, 优于传统的最大似然法, 取得了较为满意的分类结果。      

决策树在遥感影像分类中的应用

在充分了解决策二叉树分类过程的基础上,以西藏波密地区的TM遥感影像为研究对象,提取并分析各种典型地物的反射光谱特征,利用不同地物的光谱差异并结合人工目视判读建立了一组能够精确、快速划分遥感影像的分类规则。用ENVI建立分类决策树对实验区遥感影像进行分类,并将分类结果和传统的最大似然法相比较。结果表明：决策树分类的总体精度和Kappa分别为97.15%和0.9644,优于传统的最大似然法,取得了较为满意的分类结果。