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基于决策树与监督、非监督分类方法相结合模型的遥感应用研究
吴非权; 马海州; 沙占江; 曹广超; 杨海镇; 黄华兵; 樊启顺
2005-12-05
发表期刊盐湖研究
期号4页码:9-13
摘要遥感影像解译中的决策树分类法一般是引入NDVI植被指数、亮度阈值法、DTM、空间结构、纹理、和其它一些地貌特征来实现地物类别的分离;而传统的监督分类、非监督分类是直接基于像元的亮度值而进行的分类,两者各有优缺点。将两者在遥感影像解译中结合使用,建立统一的分类模型,并以皖东地区TM影像为例进行了分类实验,结果证明,采用该模型分类比单一的最大似然法分类精度提高了4.45%,Kappa指数提高了0.107,该模型能有效地提高影像分类的精度。
关键词遥感 决策树 监督分类 非监督分类
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.isl.ac.cn/handle/363002/592
专题青海盐湖研究所知识仓储
盐湖地质与环境实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
吴非权,马海州,沙占江,等. 基于决策树与监督、非监督分类方法相结合模型的遥感应用研究[J]. 盐湖研究,2005(4):9-13.
APA 吴非权.,马海州.,沙占江.,曹广超.,杨海镇.,...&樊启顺.(2005).基于决策树与监督、非监督分类方法相结合模型的遥感应用研究.盐湖研究(4),9-13.
MLA 吴非权,et al."基于决策树与监督、非监督分类方法相结合模型的遥感应用研究".盐湖研究 .4(2005):9-13.
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