基于决策树的CBERS遥感影像分类及分析评价
- 出版年：2008
- 作者：袁林山；杜培军；张华鹏；张海荣
- 单位1：中国矿业大学地理信息与遥感科学系
- 单位2：江苏省资源环境信息工程重点实验室
- 出生年：1983
- 学历：硕士研究生
- 语种：中文
- 作者关键词：中巴地球资源卫星（CBERS）；决策树；支持向量机；分类
- 起始页：92
- 总页数：7
- 经费资助：江苏省自然科学基金创新人才青年学术带头人基金项目（BK2006505）、江苏省高等学校“青蓝工程”中青年学术带头人培养计划资助和中国矿业大学科技基金项目（2005B018）共同资助。
- 刊名：国土资源遥感
- 是否内版：否
- 刊频：季刊
- 创刊时间：1989
- 主管单位：国土资源部
- 主办单位：中国国土资源航空物探遥感中心
- 主编：唐文周
- 地址：北京学院路31号航空物探遥感中心
- 邮编：100083
- 电子信箱：gtzyyg@agrs.cn；gtzyyg@163.com
- 网址：//gtyg.chinajournal.net.cn；//gtzyyg.periodicals.net.cn
- 期：2
- 期刊索取号：P637.06 627
- 数据库收录：“中国科技核心期刊”；“中国科学引文数据库（核心库）”来源期刊；“中国核心期刊（遴选）数据库”收录期刊；“中国科技论文统计源”期刊；中国学术期刊综合评价数据库”来源期刊；“中国期刊全文数据库”全文收录期刊；《中国学术期刊（光盘版）》入编期刊；“万方数据Chinalnfo网络信息资源系统”入网期刊；《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范》执行优秀奖期刊；俄罗斯《文摘杂志》（AJ）来源期刊
- 核心期刊：“中国科技核心期刊”
摘要
以江苏省徐州市为研究区，以城市土地利用遥感分类为目标，采用CBERS多光谱数据的近红外波段、全球环境监测植被指数（GEMI）、归一化植被指数（NDVI）及主成分分析得出的第一和第二主成分作为分类的特征数据，基于先验知识和统计分析构建层次分类决策树，进而发展和改进了决策树交互式构建算法，实现了城市土地利用遥感分类。通过与最大似然分类器（MLC）和支持向量机分类器（SVM）分类结果的比较分析，表明基于多种特征的决策树分类器能够有效应用于CBERS遥感数据分类，在研究区具有良好的推广性。