CAJ | 학술논문

地处西南的渝北地区地表覆盖类型复杂、土地利用多元化,仅依赖于光谱特征的传统遥感信息提取方法难以获得较高的分类精度。利用决策树分类技术对渝北地区的TM遥感影像进行分类,除光谱信息外还结合地质、NDVI、PCI等多源数据进行实验。结果表明,总精度和Kappa系数分别为88.42%和0.854 7,较传统的监督分类和仅依赖于光谱特征的决策树分类方法有较大提高,这也表明基于多源数据的决策树分类技术对地表覆盖复杂地区的遥感影像分类比较适用,是遥感信息提取的一种有效手段。
지처서남적투북지구지표복개류형복잡、토지이용다원화,부의뢰우광보특정적전통요감신식제취방법난이획득교고적분류정도。이용결책수분류기술대투북지구적TM요감영상진행분류,제광보신식외환결합지질、NDVI、PCI등다원수거진행실험。결과표명,총정도화Kappa계수분별위88.42%화0.854 7,교전통적감독분류화부의뢰우광보특정적결책수분류방법유교대제고,저야표명기우다원수거적결책수분류기술대지표복개복잡지구적요감영상분류비교괄용,시요감신식제취적일충유효수단。