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Study of Land Use Classification Based on Decision Tree Method

YU Jing;JIANG Ping-an;GAO Min-hua   

  • Received:2009-02-25 Revised:2009-02-25 Online:2009-02-25 Published:2009-02-25

基于决策树的土地利用分类方法研究

余晶;蒋平安;高敏华   

  1. 新疆农业大学草业与环境科学学院,乌鲁木齐,830052;新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046

摘要: 以新疆乌鲁木齐市部分区域为研究区,利用主成分分析法对Spot-5影像进行数据压缩,运用灰度共生矩阵对第一主成份进行纹理信息提取,分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,最后运用决策树分类法对Landsat-7影像进行分类.将分类结果与最大然法分类结果相比较,结果表明,决策数分类较最大似然法分类的精度提高了5.66; ,Kappa 系数提高了7.89; .说明决策树分类能够灵活、有效运用纹理等辅助信息,更好地区分光谱特征相似的目标地物,具有更高的准确性.