基于多特征的遥感影像决策树分类
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP751

基金项目:

上海市科学技术委员会科研计划资助项目(08DZ1205708); 世界自然基金会科研资助项目(CN08791-2.4.02.04)


Decision tree classification of remote sensing images based on multi-feature
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。

    Abstract:

    A classification method is presented for remote sensing images,which uses C5.0 decision tree classifier based on multi-feature.The features of spectrum,texture and shape in the image are extracted with a series of operations such as algebraic manipulation of wave bands,principal component analysis,image segmentation,and so on.Then,the extraction of the thematic information of primary ground-object distribution is realized through a combination of the purified training samples for each class and the image cl...

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

潘琛.基于多特征的遥感影像决策树分类[J].光电子激光,2010,(5):

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码