| 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 |
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| 引用本文： | 吴非权,马海州,沙占江,曹广超,杨海镇,黄华兵,樊启顺.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,2005,13(4):9-13. |
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| 作者姓名： | 吴非权 马海州 沙占江 曹广超 杨海镇 黄华兵 樊启顺 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院青海盐湖研究所,青海,西宁,810008;中国科学院研究生院,北京,100039
2. 中国科学院青海盐湖研究所,青海,西宁,810008 |
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| 基金项目： | 中科院知识创新工程重要方向项目:KZCX2-SW-118 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 遥感 决策树 监督分类 非监督分类 |
| 文章编号： | 1008-858X(2005)04-0009-05 |
| 修稿时间： | 2005年6月2日 |
Combining the Decision Tree and Supervised, Unsupervised Technique to Classify the Satellite Images |
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| WU Fei-quan,MA Hai-zhou,SHA Zhan-jiang,CAO Guang-chao,YANG Hai-zheng,HUANG Hua-bing,FAN Qi-shun.Combining the Decision Tree and Supervised, Unsupervised Technique to Classify the Satellite Images[J].Journal of Salt Lake Research,2005,13(4):9-13. |
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| Authors: | WU Fei-quan MA Hai-zhou SHA Zhan-jiang CAO Guang-chao YANG Hai-zheng HUANG Hua-bing FAN Qi-shun |
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| Institution: | WU Fei-quan~ |
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| Abstract: | The decision tree-based satellite image interpretation mothod usually need some factors which can be used in the classification process,such as NDVI plant index,lightness threshold,DTM,spacial structure,texture and other physiognomy characters.On the contrary,the traditional supervised classification and unsupervised classification only base on the lightness of the pixels.Both of them have their own advantages and disadvantages.In this paper,we propose a model to combine the two techniques together and apply it in the actual image calssification process.As we can see,the interpretation result is satisfactory for the ordinary land cover classification purpose. |
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| Keywords: | Remote sensing Decision tree Supervised classification Unsupervised classification |
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