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面向对象分类的决策树方法探讨——以Landsat-8OLI为例
被引量:
28
1
作者
张森
陈健飞
龚建周
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期117-121,125,共6页
针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、...
针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。
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关键词
分类
面向对象
C5.0决策树
从化区
原文传递
题名
面向对象分类的决策树方法探讨——以Landsat-8OLI为例
被引量:
28
1
作者
张森
陈健飞
龚建周
机构
四川省万源市国土资源局
广州大学地理科学学院
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期117-121,125,共6页
基金
国家自然科学基金项(41171070)
广州大学研究生项(2014YJS01)
文摘
针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。
关键词
分类
面向对象
C5.0决策树
从化区
Keywords
classification
object-oriented
C5
0algorithm
Conghua district
分类号
P23 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向对象分类的决策树方法探讨——以Landsat-8OLI为例
张森
陈健飞
龚建周
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2016
28
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