世界有色金属2022，Issue(7) ：80-82.

监督分类与决策树方法在赛里木湖矿区的应用分析

Application analysis of supervised classification and decision tree method in sailimu lake area

亚库甫·亚生 卡德丽亚·卡合曼 李哲
世界有色金属2022，Issue(7) ：80-82.
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

监督分类与决策树方法在赛里木湖矿区的应用分析

Application analysis of supervised classification and decision tree method in sailimu lake area

亚库甫·亚生 1卡德丽亚·卡合曼 1李哲1
扫码查看

作者信息

  • 1. 新疆大学地质与矿业工程学院,新疆 乌鲁木齐 830047
  • 折叠

摘要

本文以赛里木湖及周边矿区作为研究区,在提高图像分类结果精度的目的上,对赛里木湖矿区Landsat8 OLI遥感影像图进行前期预处理.再利用监督分类的支持向量机分类和最大似然法两种分类器和决策树分类对研究区遥感影像进行分类,并对各分类方法分类结果进行精度验证,对各分类方法结果进行对比评价及分析出各分类方法在本研究区图像分类中的优势.并分析出在本研究区图像研究中的最优分类方法.

关键词

监督分类/决策树方法/赛里木湖矿区

引用本文复制引用

基金项目

新疆大学2020年自治区级大学生创新训练项目(S202010755082)

出版年

2022
世界有色金属
有色金属技术经济研究院

世界有色金属

影响因子：0.138
ISSN：1002-5065
被引量2
参考文献量2
段落导航相关论文