基于遙感影像光譜信息的二叉決策分類樹自動生成方法研究

使用決策樹方法進行遙感影像分類時需要人工輔助構建決策樹,這種方法存在著一旦數(shù)據變化就要人工參與重新建立決策樹的缺點.針對這一問題,文中提出了依據地物類的樣本訓練結果,自動構建二叉決策分類樹的方法.從閾值的完整性、有效性以及自動選擇滿足用戶需求最佳的建立決策樹標準等方面保證決策樹的精度以及合理性等.分類結果表明,與最大似然法相比,文中提出算法分類效果良好.

作 者： 閆培潔 于子凡 王勇軍 YAN Pei-jie YU Zi-fan WANG Yong-jun   作者單位： 武漢大學遙感信息工程學院,武漢,430079  刊 名： 測繪科學  ISTIC PKU 英文刊名： SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING  年，卷(期)： 2009 34(6)  分類號： P237  關鍵詞： 遙感影像分類   光譜信息   二叉決策樹   自動生成   remote sensing classification   spectral information   binary decision tree   automatically generation  

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