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基于光谱特征的决策树分类方法研究——以昆明市东北部地区为例
被引量：
5
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作者
单捷
岳彩荣
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2010年第6期222-226,共5页
以昆明市东北部地区的TM影像为材料,通过分析主要地物的光谱特征,进行波段间的相互运算,建立相应的决策树模型,对地物进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明:决策树分类法的总体精度为77.0%,比传统的分类方法如最大似然法提高了6...
以昆明市东北部地区的TM影像为材料,通过分析主要地物的光谱特征,进行波段间的相互运算,建立相应的决策树模型,对地物进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明:决策树分类法的总体精度为77.0%,比传统的分类方法如最大似然法提高了6.3%,能有效地提高影像的分类精度。
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关键词
遥感
决策树
光谱特征
土地利用/覆盖
分类
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职称材料
题名
基于光谱特征的决策树分类方法研究——以昆明市东北部地区为例
被引量：
5
1
作者
单捷
岳彩荣
机构
西南林学院云南省高校林业
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2010年第6期222-226,共5页
基金
西南林学院重点基金项目(200503Z)
西南林学院森林经理学国家林业局重点学科(XKZ200901)
文摘
以昆明市东北部地区的TM影像为材料,通过分析主要地物的光谱特征,进行波段间的相互运算,建立相应的决策树模型,对地物进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明:决策树分类法的总体精度为77.0%,比传统的分类方法如最大似然法提高了6.3%,能有效地提高影像的分类精度。
关键词
遥感
决策树
光谱特征
土地利用/覆盖
分类
Keywords
remote sensing
decision tree
spectrum feature
land use/cover
classification
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于光谱特征的决策树分类方法研究——以昆明市东北部地区为例
单捷
岳彩荣
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2010
5
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