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(jìn)行遙感影像分類時(shí)需要人工輔助構(gòu)建決策樹,這種方法存在著一旦數(shù)據(jù)變化就要人工參與重新建立決策樹的缺點(diǎn).針對這一問題,文中提出了依據(jù)地物類的樣本訓(xùn)練結(jié)果,自動構(gòu)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(biāo)準(zhǔn)等方面保證決策樹的精度以及合理性等.分類結(jié)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(xué)遙感信息工程學(xué)院,武漢,430079  刊 名： 測繪科學(xué)  ISTIC PKU 英文刊名： SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING  年，卷(期)： 2009 34(6)  分類號： P237  關(guān)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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