文献类型：期刊文章

作　　者：袁林山[1] 杜培军[1] 张华鹏[1] 张海荣[1]

机构地区：[1]中国矿业大学地理信息与遥感科学系

出　　处：《国土资源遥感》

基　　金：江苏省自然科学基金创新人才青年学术带头人基金项目(BK2006505);江苏省高等学校“青蓝工程”中青年学术带头人培养计划资助;中国矿业大学科技基金项目(2005B018)共同资助

年　　份：2008

卷　　号：20

期　　号：2

起止页码：92-98

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSCD、CSCD_E2011_2012、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：以江苏省徐州市为研究区,以城市土地利用遥感分类为目标,采用CBERS多光谱数据的近红外波段、全球环境监测植被指数(GEMI)、归一化植被指数(NDVI)及主成分分析得出的第一和第二主成分作为分类的特征数据,基于先验知识和统计分析构建层次分类决策树,进而发展和改进了决策树交互式构建算法,实现了城市土地利用遥感分类。通过与最大似然分类器(MLC)和支持向量机分类器(SVM)分类结果的比较分析,表明基于多种特征的决策树分类器能够有效应用于CBERS遥感数据分类,在研究区具有良好的推广性。

关 键 词：中巴地球资源卫星(CBERS)  决策树 支持向量机 分类  

分 类 号：TP79]