决策树在高分辨率影像目标为小地物的分类应用研究
결책수재고분변솔영상목표위소지물적분류응용연구
On the application of the decision tree to target in the study of small object classification by using high-resolution image
  • 万方数据
    韶关学院学报 소관학원학보
    JOURNAL OF SHAOGUAN UNIVERSITY（SOCIAL SCIENCE）
    2014年 6期 56-59 ,共4页

    张妤琳%赵宇%刘晓南

    장여림%조우%류효남

    Quick Bird遥感数据%决策树%塘%天河区 Quick Bird遙感數據%決策樹%塘%天河區
    Quick Bird요감수거%결책수%당%천하구
    高分辨率遥感影像的应用越来越多,但其高昂的成本让一般项目望而却步应用软件从Google Earth 上下载已成为获取高空间分辨率影像的有效途径,但因无光谱信息,解译局限较大.选用C4.5算法的决策树方法,对目标为水塘研究的广州市天河区的下载的快鸟数据进行解译,与最大似然分类法和面向对象分类法相比较结果表明:决策树分类法的分类精度和kappa系数均较高,能利用多源数据,结构简单直观,易于表达和应用;提取小目标地物更有效,数据量相对小.速度较快
    고분변솔요감영상적응용월래월다,단기고앙적성본양일반항목망이각보응용연건종Google Earth 상하재이성위획취고공간분변솔영상적유효도경,단인무광보신식,해역국한교대.선용C4.5산법적결책수방법,대목표위수당연구적엄주시천하구적하재적쾌조수거진행해역,여최대사연분류법화면향대상분류법상비교결과표명:결책수분류법적분류정도화kappa계수균교고,능이용다원수거,결구간단직관,역우표체화응용;제취소목표지물경유효,수거량상대소.속도교쾌
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