【摘要】：針對目前遙感影像分類中面向?qū)ο蠛蜎Q策樹相結(jié)合的研究較少的情況,該文提出基于C5.0決策樹的面向?qū)ο蠓诸惙椒?并以廣州市從化區(qū)進行實證研究。基于Landsat-8OLI影像數(shù)據(jù),采用面向?qū)ο蠓诸悓τ跋襁M行多尺度分割,提取出影像對象的光譜、紋理特征以及影像對象相對應(yīng)的DEM信息;然后利用C5.0決策樹根據(jù)特征信息來挖掘分類規(guī)則;最后根據(jù)規(guī)則對分割后影像進行分類。結(jié)果表明,基于C5.0決策樹的面向?qū)ο笥跋穹诸惥雀�、效果�?總體精度和Kappa系數(shù)分別為89.75%和87.5%。該方法可準(zhǔn)確、快速地提取土地利用/覆被信息。
[Abstract]:In view of the fact that there is little research on the combination of object-oriented and decision tree in remote sensing image classification, this paper proposes an object-oriented classification method based on c5.0 decision tree, and makes an empirical study on Guangzhou slave area. Based on the Landsat-8OLI image data, the multi-scale segmentation of the image is carried out by object-oriented classification, and the spectral and texture features of the image object and the corresponding DEM information of the image object are extracted; then the c5.0 decision tree is used to mine the classification rules according to the feature information; finally, the segmented image is classified according to the rules. The results show that the object-oriented image classification based on c5.0 decision tree has high accuracy and good effect, and the overall accuracy and Kappa coefficient are 89. 75% and 87. 5%, respectively. This method can extract land use / cover information accurately and quickly.
【作者單位】： 四川省萬源市國土資源局;廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(41171070) 廣州大學(xué)研究生項(2014YJS01)
【分類號】：P237

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9 李s，

本文編號：2504522