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更新時(shí)間：2025.01.04
土地資源管理-遙感圖像處理課程論文

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淺談面向?qū)ο蠓诸惙椒?摘要：近年來(lái)， 各種類型的衛(wèi)星遙感己經(jīng)被廣泛應(yīng)用于土地的覆蓋利用、環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)估 產(chǎn)、森林火災(zāi)及政府決策等方面。 對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)的利用絕大多數(shù)的情況都需要對(duì)其進(jìn)行分 類以獲取分類數(shù)據(jù)（專題數(shù)據(jù)） ，分類技術(shù)也稱之為影像分析技術(shù)。一直以來(lái)，遙感影像數(shù) 據(jù)的分類都是基于像素的?；谙袼氐倪b感影像分類方法所提取出來(lái)的專題信息誤差較大， 會(huì)產(chǎn)生許多的無(wú)效破碎圖斑， 從而降低了分類精度。 針對(duì)這些問(wèn)題， 近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種 新的影像分類方法——面向?qū)ο蠓诸惙ㄊ且环N越于影像對(duì)象的分類方法。 影像對(duì)象是指具有一定相似特征的像素的集合。 相比傳統(tǒng)的遙感影像分類方法， 這種分類方 法具有很多的優(yōu)點(diǎn)： 其影像分割可以分出同性質(zhì)像元組成的影像對(duì)象， 對(duì)象內(nèi)部的光譜值差 異極其微小甚至可以忽略，此消除了 “椒鹽現(xiàn)象”的產(chǎn)生； 分類時(shí)對(duì)象之間的區(qū)分利用遙感 影像所表現(xiàn)出的形狀、空間、紋理等

決策樹分類法及其在遙感圖像處理中的應(yīng)用

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第 33卷第 1期 2008年 1月 測(cè)繪科學(xué) Science of Surveying andM apping V ol 33 N o 1 Jan 作者簡(jiǎn)介 : 潘琛 ( 1981-) , 女 , 江蘇 徐州人 , 在讀碩士 , 專業(yè)攝影測(cè)量 與遙感。 E-m ai:l cum tpanpan@ 126 com 收稿日期 : : 2006-11-20 基金項(xiàng)目 : 江蘇省自然科學(xué)基金 (編 號(hào) BK2006505 ); 徐 州 市 科技 基 金 (編號(hào) X 20052394) 和中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 科學(xué)基金 (編號(hào) 2005B018, D200403) 決策樹分類法及其在遙感圖像處理中的應(yīng)用 潘 琛 , 杜培軍 , 張海榮 (中國(guó)礦業(yè)大學(xué)地理信息與遙感科學(xué)系 ,江蘇徐州 221008) 摘 要 首先闡述了決策樹分類器的結(jié)構(gòu)與理論基礎(chǔ) , 并就決策樹算法的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了歸納總結(jié) 。 然后結(jié)合遙感

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