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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 測繪科學(xué) Science of Surveying andM apping V ol 33 N o 1 Jan 作者簡介 : 潘琛 ( 1981-) , 女 , 江蘇 徐州人 , 在讀碩士 , 專業(yè)攝影測量 與遙感。 E-m ai:l cum tpanpan@ 126 com 收稿日期 : : 2006-11-20 基金項目 : 江蘇省自然科學(xué)基金 (編 號 BK2006505 ); 徐 州 市 科技 基 金 (編號 X 20052394) 和中國礦業(yè)大學(xué) 科學(xué)基金 (編號 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)展趨勢進行了歸納總結(jié) 。 然后結(jié)合遙感

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， 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、農(nóng)業(yè)估 產(chǎn)、森林火災(zāi)及政府決策等方面。 對遙感影像數(shù)據(jù)的利用絕大多數(shù)的情況都需要對其進行分 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，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的專題信息誤差較大， 會產(chǎn)生許多的無效破碎圖斑， 從而降低了分類精度。 針對這些問題， 近年來發(fā)展起來的一種 新的影像分類方法——面向?qū)ο蠓诸惙ㄊ且环N越于影像對象的分類方法。 影像對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： 其影像分割可以分出同性質(zhì)像元組成的影像對象， 對象內(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； 分類時對象之間的區(qū)分利用遙感 影像所表現(xiàn)出的形狀、空間、紋理等

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