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阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074。
基于影像多种特征的决策树分类方法
【摘 要】
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阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074。
【机 构】
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武汉大学测绘学院
【出 处】
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地理空间信息
【发表日期】
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2009年06期
【基金项目】
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国家863计划资助项目（2007AA12Z154）
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