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基于决策树分类算法的遥感影像土地利用分类

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基于专家知识的决策树分类算法是遥感分类技术中一种重要的技术手段.以内蒙古太仆寺旗为研究区,以Landsat8遥感影像为数据源,通过提取NDVI、NDWI、NDBI和纹理特征变量,利用决策树分类算法中的C5.0算法和CRAT算法,对比传统的监督分类方法,对影像进行土地利用分类,并对分类结果进行精度评价.结果表明:决策树分类法分类精度要高于传统的最大似然分类法,且C5.0决策树分类算法在影像分类结果精度上要优于CRAT决策树分类算法.
Land Classification of Remote Sensing Image Based on Decision Tree Classification Algorithm

彭中、阿如旱、范田芳

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内蒙古农业大学沙漠治理学院,内蒙古呼和浩特010018

土地利用 多特征 决策树分类 太仆寺旗

内蒙古教育厅项目资助

NJZY12097

2018

10.13388/j.cnki.ysajs.20180116.023

阴山学刊(自然科学版)
包头师范学院

阴山学刊(自然科学版)

影响因子：0.278
ISSN：1004-1869
年,卷(期)：2018.32(2)
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