期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]中国地质大学数学地质遥感地质研究所 [2]南京信息工程大学环境科学与工程学院,江苏南京210044
基 金:国土资源大调查基金项目(2003024002)
年 份:2007
卷 号:23
期 号:6
起止页码:26-29
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊
摘 要:利用C5.0决策树算法对ETM+影像进行信息提取,通过与其他分类方法提取结果的对比,得出C5.0决策树分类算法精度较高。大气校正与数据融合可明显提高分类精度,利用经过NDVI、NDBI、缨帽变换处理后的影像组合数据进行信息提取可进一步提高分类精度。研究发现,C5.0决策树算法用未处理的资料生成决策树的效果较差,而经大气校正和数据融合后计算出NDVI、NDBI及缨帽变换的前3个分量的组合数据生成的决策树深度最小,并且分类精度最高。
关 键 词:C5.0决策树算法 ETM+遥感影像 信息提取
分 类 号:TP75]
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