tm影像决策树分类中的影响因素研究

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1、林业科学研究2014，27(1)：001～005ForestResearch文章编号：1001—1498(2014)叭-0001-05TM影像决策树分类中的影响因素研究张连华，庞勇，岳彩荣，李增元，范应龙，谭炳香，车学俭(1．中国林业科学研究院资源信息研究所，北京100091；2．西南林业大学林学院，云南昆明650224)摘要：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

2、段的选择也会有效地提高分类的精度。关键词：决策树分类；TM影像；i)l练数据；植被指数；波段组合中图分类号：TP751．2文献标识码：AFactorsAfectingDecisionTreeClassificationMethodoverTMImageZHANGLian—hua，PANGYong，YUECai．rong，Zeng—yuan，FANYing—long，TANBing．xiang，CHEXue-jian(1．ResearchInstituteofForestResourceInformationTechniqu

3、es，ChineseAcademyofForestry，Beijing100091，China；2．CollegeofForest，SouthwestForestryUniversity，Kunming650224，Yunnan，China)Abstract：TakingonesceneTMimageofXishuangbannaofYunnanasanexample，themainfactorsaffectingtheclassificationandregressiontreemethodwereanalyzed．Th

4、eresultsshowthatintheparametersunderidenticalcir—cumstances，thetrainingdatahashigherclassificationaccuracyifthefieldinvestigationdatacoveringalltheclassi-ficationdatawereusedratherthanthesystemlayoutdata．Italsoshowsthatselectingvariousbandsofparameterscanalsoimpro

5、vetheprecisionofclassificationeffectively．Keywords：decisiontree；TMimage；trainingdata；vegetationindex；bandscombination由于遥感技术具有覆盖范围大、周期短、能反映络分类法、支撑向量机分类法、专家系统分类法、面动态变化、受地面条件限制少等优点，现代土地类向对象分类法等。但这些方法或者算法过于复杂、型、森林类型制图多通过野外实地调查和室内遥感难以理解，或者对分类者有较高的遥感和地学知识信息判读来分析进行⋯。其中分类

6、一直是遥感技术要求，而且方法受遥感影像本身的空间分辨率以及领域研究的一项重要内容J。近年来随着计算机技同物异谱、异物同谱现象的限制，会出现较多的漏术的飞速发展，计算机自动识别分类已经逐渐代替分、错分，并导致分类精度降低，未能在更大领域得了早期的分类技术，成为了遥感应用的一个重要组到推广与应用J。而分类回归树算法能够基于数成部分，也是当前遥感发展的前沿。据集中任何可用的属性特征来搭建一系列的二叉决目前遥感影像分类的方法有多种，如传统的基策树，进而确定每一个像素所属的类型。该算法无于数理统计的最大似然分类法，近期出现的神经网须

7、相关领域知识，且具有更高的分类精度和更快的收稿日期：2013-03-2O基金项目：亚太森林恢复与可持续管理网络项目“ForestCoverandAbovegroundBiomassMappingintheGreaterMekongSubregionandMa—laysia”(编号：2011PA004)和国家863课题“全球森林生物量和碳储量遥感估测关键技术(编号：2012AA12A306)”资助。作者简介：张连华(1989一)，男，山东聊城人，硕士研究生。主要研究方向：遥感数据处理与分析、3s技术在林业中的应用等。电话：0

8、10~2888640，E—mail：sdzhanglh@126．corn通讯作者：主要研究方向：激光雷达森林参数反演、林业遥感机理模型等。电话：010~2888847，E．mail：car．pang@gmail．con2林业科学研究第27卷处理速度，已成为目前遥感影像分类研究中一种重2影像特征波段选择要