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基于ASTER数据的决策树自动构建及分类研究
基于ASTER数据的决策树自动构建及分类研究
A STUDY OF AUTOMATED CONSTRUCTION AND CLASSIFICATION OF DECISION TREE CLASSIFIERS BASED ON ASTER REMOTELY SENSED DATASETS
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<<国土资源遥感>>2006年 第03期
作者: 李明诗, 彭世揆, 周林, 马以秀,
期刊-核心期刊 ISSN : 1001-070X(2006)03-0033-04
在对ASTER原始9个波段数据进行各种变换处理的基础上,采用数量化指标平均可分性方法确定参与分类的最佳特征组合;结合研究区8种主要地物类型训练数据集,分别采用最大似然法、BP神经网络法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类法进行分类,提取主要地物的空间分布专题信息.经过379个野外样点的验证,结果表明: 决策树算法分类性能最优,神经网络算法次之,最大似然法效果最差;与ENVI 4.1、ERDAS 8.7提供的传统决策树建立及分类方法比较,基于数据挖掘工具See 5.0和Cart的决策树生成和分类方法具有客观、高效率、分类性能可靠和精度高等优点.
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