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基于决策树的多角度遥感影像分类

作者：杨雪峰   出版商：新疆师范大学地理科学与旅游学院   出版日期：2017 年 1 月
摘要：快速准确地获取土地利用/覆被信息是遥感领域研究的一个热点课题。本文用5种决策树分类器及MISR多角度数据，对塔里木河下游地区进行土地覆被分类研究。通过对不同波段和观测角数据组合形成的6个数据集进行分类比较发现：（1）无论使用哪种分类器，相比于天底角观测方式，多角度观测都能获得更高的分类精度，特别是能显著提高灌木、林地和草地类型的分类精度，说明多角度观测能有效地反映地物的反射异质性信息，更好地区分地物。（2）与MLC分类法相比，决策树算法的分类精度更高，特别是随机森林和C 5.0方法最为突出，说明决策树的分类能力要优于MLC法。使用多角度数据集时，这种差别更明显，说明决策树能更有效地利用多角度信息。（3）4种决策树算法(J48、Random Forest、LMT、C 5.0)使用近红外波段的分类效果好于使用红光波段的分类效果，说明近红外波段能提供更多的地物反射异质性信息。

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