【摘 要】
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针对光谱角制图(SAM)和最大似然(MLC)分类器对AVIRIS高光谱遥感图像进行植被分类精度均不高的问题，提出了一种基于多分类器的C5.0决策树植被分类方法。首先，利用支持向量机(SVM
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院,英国雷丁大学系统工程学院
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针对光谱角制图(SAM)和最大似然(MLC)分类器对AVIRIS高光谱遥感图像进行植被分类精度均不高的问题，提出了一种基于多分类器的C5.0决策树植被分类方法。首先，利用支持向量机(SVM)，进行核函数以及核函数参数选择，提取出AVIRIS高光谱图像中的植被信息。其次，利用C5.0算法将光谱角制图和最大似然分类器组合，作为决策树的特征属性，学习样本训练并生成分类规则；根据C5.0算法计算植被样本中对应分类器的信息增益率，选择信息增益率最大的属性去分类样本；当叶样本的分类结果满足停止生长的阈值，输出样本分类
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