干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于面向对象决策树算法的半干旱地区遥感影像分类

Arid

	基于面向对象决策树算法的半干旱地区遥感影像分类
其他题名	Object-oriented and Decision Tree Classification for Remote Sensing Data in Semi-arid Areas
	朱海涛; 张霞; 王树东; 王晋年; 孙艳丽
来源期刊	遥感信息
ISSN	1000-3177
出版年	2013
卷号	28 期号:4 页码:50-56
中文摘要	半干旱丘陵地区地形复杂，地表覆盖物分布复杂多变，这极易导致同物异谱，异物同谱现象的产生，给遥感影像分类工作带来极大的不确定性。本文构建了基于多特征的面向对象决策树分类方法，充分利用光谱特征、地形特征、物候特征及像元间的相关性综合提取地物信息。研究结果表明，该基于面向对象决策树遥感分类方法在半干旱地区能够有效提高分类精度，总的分类精度达86.9426%，能够满足非点源污染模拟研究的需要。
英文摘要	The complexity of topography and land cover in the semi-arid areas brings a great deal of uncertainties to the remote sensing classification. An object-oriented decision tree classification based on multi-features is established in this paper. The decision tree classification algorithm makes full use of spectral features, terrain characteristics, phenological characteristics as well as correlation between pixels to extract the ground information. The results show that this method could improve the classification accuracy remarkably especially in the semi-arid areas. The overall accuracy reaches 86. 9426% which meets the requirements of estimating the non-point source pollution.
中文关键词	半干旱地区 ; 土地利用/覆盖分类 ; 面向对象 ; 决策树
英文关键词	semi-arid areas land use/cover classification object oriented decision tree
类型	Article
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	Remote Sensing
WOS研究方向	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:4911009
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/230388
作者单位	朱海涛, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101, 中国.; 张霞, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101, 中国.; 王树东, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101, 中国.; 王晋年, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101, 中国.; 孙艳丽, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101, 中国.
推荐引用方式 GB/T 7714	朱海涛,张霞,王树东,等. 基于面向对象决策树算法的半干旱地区遥感影像分类[J],2013,28(4):50-56.
APA	朱海涛,张霞,王树东,王晋年,&孙艳丽.(2013).基于面向对象决策树算法的半干旱地区遥感影像分类.遥感信息,28(4),50-56.
MLA	朱海涛,et al."基于面向对象决策树算法的半干旱地区遥感影像分类".遥感信息 28.4(2013):50-56.