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基于CART决策树与最大似然比法的植被分类方法研究
被引量：
29
1
作者
张晓娟
杨英健
+2 位作者
盖利亚
李亮
王宇
《遥感信息》
CSCD
2010年第2期88-92,共5页
结合阿坝若尔盖县大骨节病典型病区植被分布特点,选用不同时相SPOT4及ETM遥感数据,提出了将较易实现的CART决策树算法与最大似然比分类法有机结合在一起进行植被分类的方法。决策树算法能很好地区分植被大类,分类精度达到96%,但是无法...
结合阿坝若尔盖县大骨节病典型病区植被分布特点,选用不同时相SPOT4及ETM遥感数据,提出了将较易实现的CART决策树算法与最大似然比分类法有机结合在一起进行植被分类的方法。决策树算法能很好地区分植被大类,分类精度达到96%,但是无法确定区分乔木亚类的阈值;最大似然比法整体分类精度不高,仅为84%,但是针对乔木亚类的分类精度能达到94%,将两种算法综合利用,最终总分类精度达到95.05%,Kappa系数达到0.9016。良好的分类结果不但为研究该区植被覆盖状况与发病率关系提供了很好的一手资料,并且分类算法较易实现,尤其对于新入门者较为实用和快捷。
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关键词
植被分类
决策树算
法
最大似然比法
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题名
基于CART决策树与最大似然比法的植被分类方法研究
被引量：
29
1
作者
张晓娟
杨英健
盖利亚
李亮
王宇
机构
中国地质调查局水文地质环境地质调查中心
出处
《遥感信息》
CSCD
2010年第2期88-92,共5页
基金
中国地质调查局地质调查项目(项目编号1212010813102)
文摘
结合阿坝若尔盖县大骨节病典型病区植被分布特点,选用不同时相SPOT4及ETM遥感数据,提出了将较易实现的CART决策树算法与最大似然比分类法有机结合在一起进行植被分类的方法。决策树算法能很好地区分植被大类,分类精度达到96%,但是无法确定区分乔木亚类的阈值;最大似然比法整体分类精度不高,仅为84%,但是针对乔木亚类的分类精度能达到94%,将两种算法综合利用,最终总分类精度达到95.05%,Kappa系数达到0.9016。良好的分类结果不但为研究该区植被覆盖状况与发病率关系提供了很好的一手资料,并且分类算法较易实现,尤其对于新入门者较为实用和快捷。
关键词
植被分类
决策树算
法
最大似然比法
Keywords
vegetation classification
decision tree algorithm
maximum likelihood ratio method
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CART决策树与最大似然比法的植被分类方法研究
张晓娟
杨英健
盖利亚
李亮
王宇
《遥感信息》
CSCD
2010
29
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