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TM影像决策树分类中的影响因素研究
引用本文:张连华,庞勇,岳彩荣,李增元,范应龙,谭炳香,车学俭. TM影像决策树分类中的影响因素研究[J]. 林业科学研究, 2014, 27(1): 1-5
作者姓名:张连华  庞勇  岳彩荣  李增元  范应龙  谭炳香  车学俭
作者单位:1.中国林业科学研究院资源信息研究所, 北京 100091;2.西南林业大学林学院, 云南 昆明 650224
基金项目:亚太森林恢复与可持续管理网络项目“Forest Cover and Aboveground Biomass Mapping in the Greater Mekong Subregion and Malaysia”(编号:2011PA004);国家863课题“全球森林生物量和碳储量遥感估测关键技术(编号:2012AA12A306)”资助
摘    要:以云南省西双版纳州一景TM影像为例,分析了影响分类回归树方法的主要因素。结果表明在其他因素均一致的情况下,训练数据如果使用涵盖各类别的外业调查数据比使用系统布设的训练数据分类精度更高,并且多种参数波段的选择也会有效地提高分类的精度。

关 键 词:决策树分类   TM影像   训练数据   植被指数   波段组合
收稿时间:2013-03-20

Factors Affecting Decision Tree Classification Method over TM Image
ZHANG Lian-hua,PANG Yong,YUE Cai-rong,LI Zeng-yuan,FAN Ying-long,TAN Bing-xiang,CHE Xue-jian. Factors Affecting Decision Tree Classification Method over TM Image[J]. Forest Research, 2014, 27(1): 1-5
Authors:ZHANG Lian-hua  PANG Yong  YUE Cai-rong  LI Zeng-yuan  FAN Ying-long  TAN Bing-xiang  CHE Xue-jian
Affiliation:1. Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China;2. College of Forest, Southwest Forestry University, Kunming 650224, Yunnan, China
Abstract:Taking one scene TM image of Xishuangbanna of Yunnan as an example, the main factors affecting the classification and regression tree method were analyzed. The results show that in the parameters under identical circumstances, the training data has higher classification accuracy if the field investigation data covering all the classification data were used rather than the system layout data. It also shows that selecting various bands of parameters can also improve the precision of classification effectively.
Keywords:decision tree  TM image  training data  vegetation index  bands combination
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