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基于决策树规则的面向对象遥感影像分类

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:11
摘 要:高分辨率影像包含了丰富的空间信息,这使得基于像素的传统分类方法的分类精度受到局限。基于此,本文对面向对象的分类方法进行了探讨。首先,利用图像的光谱和形状因子对图像进行合理的分割。然后,建立决策树分类判
  • 【题 名】基于决策树规则的面向对象遥感影像分类
  • 【作 者】葛春青 张凌寒 杨杰
  • 【机 构】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 武汉430079 武汉大学遥感信息工程学院 武汉430079
  • 【刊 名】《遥感信息》2009年 第2期 86-90页 共6页
  • 【关键词】高分辨率影像 面向对象 多尺度分割 知识库
  • 【文 摘】高分辨率影像包含了丰富的空间信息,这使得基于像素的传统分类方法的分类精度受到局限。基于此,本文对面向对象的分类方法进行了探讨。首先,利用图像的光谱和形状因子对图像进行合理的分割。然后,建立决策树分类判别知识库,将对象归属到某一类上并进行分类。结果显示,面向对象方法的分类精度较传统分类方法有了很大程度的提高,这为通过建立决策树知识库对地物光谱混杂的城区分类提供了一种有益的尝试。
 
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  • (1) 高分辨率影像,面向对象,多尺度分割,知识库
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