林业科学研究
林業科學研究
임업과학연구
FOREST RESEARCH
2014年
1期
1-5
,共5页
张连华%庞勇%岳彩荣%李增元%范应龙%谭炳香%车学俭
張連華%龐勇%嶽綵榮%李增元%範應龍%譚炳香%車學儉
장련화%방용%악채영%리증원%범응룡%담병향%차학검
决策树分类%TM影像%训练数据%植被指数%波段组合
決策樹分類%TM影像%訓練數據%植被指數%波段組閤
결책수분류%TM영상%훈련수거%식피지수%파단조합
decision tree%TM image%training data%vegetation index%bands combination
以云南省西双版纳州一景TM影像为例,分析了影响分类回归树方法的主要因素.结果表明在其他因素均一致的情况下,训练数据如果使用涵盖各类别的外业调查数据比使用系统布设的训练数据分类精度更高,并且多种参数波段的选择也会有效地提高分类的精度.
以雲南省西雙版納州一景TM影像為例,分析瞭影響分類迴歸樹方法的主要因素.結果錶明在其他因素均一緻的情況下,訓練數據如果使用涵蓋各類彆的外業調查數據比使用繫統佈設的訓練數據分類精度更高,併且多種參數波段的選擇也會有效地提高分類的精度.
이운남성서쌍판납주일경TM영상위례,분석료영향분류회귀수방법적주요인소.결과표명재기타인소균일치적정황하,훈련수거여과사용함개각유별적외업조사수거비사용계통포설적훈련수거분류정도경고,병차다충삼수파단적선택야회유효지제고분류적정도.
