基于C5.0的遥感影像决策树分类实验研究

编号 zgly0001592687

文献类型 期刊论文

文献题名 基于C5.0的遥感影像决策树分类实验研究

作者 白秀莲  巴雅尔  哈斯其其格 

作者单位 内蒙古师范大学地理科学学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2014年02期

年份 2014 

分类号 TP751 

关键词 遥感影像  决策树  分类  C5.0 

文摘内容 决策树算法是一种非参数化、非线性的监督分类法。以2010年8月1日Landsat TM影像为基础遥感信息源,以内蒙古自治区赤峰市中部巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗交汇处的区域为研究区,通过多次修改完善训练样本数据集,然后把6个原始波段和NDVI、主成分分析后的前3个主分量、常用8个纹理特征以及3个地形特征等共21个特征变量组合成5个不同特征变量组合,采用典型决策树算法C5.0进行了遥感影像分类实验,与最大似然分类结果进行对比。结果表明:C5.0决策树的分类结果优于最大似然结果,尤其是特征变量组合恰当的时候,能够有效利用相关辅助信息,因而最终的分类结果更能满足用户需求。