J4 ›› 2013, Vol. 31 ›› Issue (1): 83-90.
高光谱图像植被类型的CART决策树分类
董连英, 邢立新, 潘军, 王静, 李丽丽, 焦健楠
- 吉林大学 地球探测科学与技术学院, 长春 130026
Vegetation Classification in Hyperspectral Image with CART Decision Tree
DONG Lian-ying, XING Li-xin, PAN Jun, WANG Jing, LI Li-li, JIAO Jian-nan
- College of Geoexploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China
摘要：
为提高植被分类的精度, 在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响。以长白山为研究背景, 基于CART（Classification And Regression Tree）算法构建决策树模型, 对高光谱图像进行植被分类。由于混合像元的影响, 以采用PPI（Pixel Purity Index）提取的纯净像元作为训练样本, 提取植被指数、 纹理和地形等分类特征变量。基于这些变量构建CART决策树对植被分类, 并将结果与最大似然法分类结果进行比较。结果表明, CART决策树分类法可实现光谱、 纹理和地形特征的有效组合, 有较好的分类效果。
中图分类号:
- TP79