【摘 要】
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遥感影像分类是信息提取的关键技术,融合多种类型的数据可以提高影像的解译能力。以九江市Landsat 5TM影像为实验对象,采用多维数据复合下快速、无偏、高效统计树(quick unbi
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遥感影像分类是信息提取的关键技术,融合多种类型的数据可以提高影像的解译能力。以九江市Landsat 5TM影像为实验对象,采用多维数据复合下快速、无偏、高效统计树(quick unbiased efficient statistical tree,QUEST)算法的决策树分类方法,综合影像的光谱特征、地理信息数据和影像分类结果,根据样本数据自动挖掘分类规则,实现影像解译,并将分类结果和普通的QUEST决策树分类进行定量比较分析。结果表明:(1)采用多维数据复合下QUEST决策树分类的总精度和Kappa系数分别为89.83%和0.872,较普通的QUEST决策树分类方法有较大提高;(2)在地物类型丰富的区域,多维数据复合下QUEST决策树分类方法适应性更好;(3)选用SVM(support vector machine)分类结果作为辅助数据,滩地和水库坑塘的用户精度提高最为明显,分别提高了29.96%和17.08%。
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