基于决策树的多源遥感数据分类.pdf

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1、第3O卷第2期西南科技大学学报Vo1．30No．22015年6月JournalofSouthwestUniversityofScienceandTechnologyJune2015基于决策树的多源遥感数据分类曾特林吴彩燕曾晓丽(西南科技大学环境与资源学院四川绵阳621010)摘要：遥感影像是获取土地覆盖信息的重要手段。分析了影响决策树分类的特征因子，并根据这些因子构建分类决策树。结合中分辨率多源遥感数据，对贡嘎山区进行土地覆盖分类，通过与最大似然法分析对比，基于决策树的多源数据分类对试验区的分类精度(总体精度85．71％，Kappa系数0．83)远高于基于像素的最大似然

2、法监督分类(总体精度63．56％，Kappa系数0．58)。关键词：决策树分类多源数据贡嘎山区中分辨率遥感分类中图分类号：P237文献标志码：A文章编号：1671—8755(2015)02—0041—05Multi-$oln3eeIt_emoteSensingDataClassificationMethodBasedonI}t~isionTreeZENGTe—ling，WUCai—yan，ZENGXiao—li(SchoolofEnvironmentalEngineeringandResources，SouthwestUniversityofScienceandTech

3、nology，Mianyang621010，Swhuan，China)Abstract：Sinceitisanimportantapproachtogetlandcoverinformation，remotesensingprovidesservicestoresourcesurveys，environmentalmonitoring，etc．，thestudyofremotesensingimageclassificationissignificant．Thispaperanalyzesthefactorsafectingthecharacteristicsofdec

4、isiontreeclassification．andthenthedecisiontreetoclassifytheimagewasbuiltbasedonthesefactors．Combinedwithmediumreso-lutionmulti—sourceremotesensingdata，takingGonggaMountainforinstance，thecomparisonstothemaximumlikelihoodmethodwereperformedforthevalidation．Theresultdemonstratesthattheclass

5、ifica—tionaccuracyofthetestarea(overallaccuracy85．71％，Kappacoefficientof0．83)ismuchhigherthanthepixel—basedmaximumlikelihoodclassification(overallaccuracyof63．56％，kappacoefficientof0．58)，showingtheadvantagesandprospectsoftheobject—basedmulti—sourcedatadecisiontreeclas—sification．Keywords

6、：Muhi—sourcedata；Decisiontree；GonggaMountain；ModerateResolution；Remotesensingc1assi矗cati0n自2O世纪9O年代以来，国内外对土地覆盖的决策树分类方法得到诸多应用。韩涛等利用单时相遥感分类方法主要为基于传统的统计模式的分类方的MODIS数据构建决策树进行自动分类2，赵慧等法，如最大似然分类法、最小距离分类法、等距离混研究了影响分类精度的因素J，杨曦光等使用决策合法、ISODATA等。近年来，传统统计模式的分类树方法对海岛土地利用进行了分类研究j。这些方法已经不能满足地物类别的判读精度，

7、因此出现研究结果都肯定了决策树分类方法在遥感影像分类了越来越多的人工智能分类方法，其中面向对象的中的显著效果，但对影像分辨率要求都比较高。基收稿日期：2014—12—27基金项目：国家自然科学基金(41301587)。作者简介：曾特林(1989一)，女，硕士研究生。E—mail：zengteling@126．com．通讯作者：吴彩燕(1976一)，女，副教授，研究方向为地质灾害评价与防治、地理信息系统的应用与开发。E—mail：wucaiyan@Swtlst．edu．cn42西南科技大学学报第30卷于决策树的多源遥感影像分类方法不同于基于