融入纹理信息的遥感图像决策树分类

来源 :2016年中国人文地理学联合学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zdhm
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  传统的遥感分类方法只是通过影像中的光谱信息来进行分类,所得到的精度远远达不到要求.非常多实验表明,如果仅依靠光谱信息来对分类遥感图像中的地物是完全达不到预期效果的.众所周知,遥感图像同样也包含着丰富的纹理特征信息,所以本次实验将光谱信息和纹理特征信息结合来进行有效的分类.在本次论文中以安徽省合肥市南部的Landsat-8 OLI遥感影像数据为数据源,对影像数据进行几何校正、融合及裁剪后.先利用灰度共生矩阵法提取出影像中各类地物的纹理特征信息,通过最大似然法和决策树分类法分别将加入纹理信息的遥感地类分类影像同原多波段分类影像比较,结果表明融入纹理信息的分类影像精度高于未融入纹理信息的分类影像,同时融入纹理信息的最大似然法分类图像精度达到86.75%,融入纹理信息的决策树分类图像精度达到90.57%,这表明决策树分类法要优于最大似然法,融入纹理特征信息的分类方法更能有效地提高图像的分类精度.
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