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| 基于ETM影像多种特征的CART决策树分类——以延边州为例 | |
| 引用本文： | 董叶辉,南颖,刘志锋,吉喆.基于ETM影像多种特征的CART决策树分类——以延边州为例[J].资源开发与市场,2011,27(2). |
| 作者姓名： | 董叶辉 南颖 刘志锋 吉喆 |
| 作者单位： | 延边大学,地理系,吉林,延吉,133002 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，延边大学"211"重点学科建设项目 |
| 摘 要： | 分类回归树(CART)是一种非参数化的分类与回归方法,在用于遥感影像自动分类时,可方便地应用多源知识,提高分类精度.以延边州试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析从训练样本中集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和辅助地学特征进行分类试验,并与传统的最大似然分类方法进行比较.结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为90.37%和0.8863,分类精度比MLC监督分类方法有明显提高. |
| 关 键 词： | 纹理特征 光谱特征 决策树 遥感 |
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