基于决策树和混合像元分解的城市扩张分类
当今,城市扩张备受关注,通过遥感影像可以快速获取土地利用信息,但由于混合像元现象的存在,使得影像分类精度很难提高.首先对影像作决策树分类,获得初步分类结果和混合像元区域,然后利用混合像元线性分解模型对其进行分解,最后利用地学知识和野外调查资料进行结果后处理.实验结果表明:从两年的建筑信息的分类精度基本保持在80%以上,总体分类精度接近90%,Kappa系数达到0.84来看,此结果能够满足城市扩张分析的要求.
作 者： 马雪梅 陈亮 俞冰 徐锋 MA Xue-mei CHEN Liang YU Bing XU Feng 作者单位： 马雪梅,MA Xue-mei(聊城大学,环境与规划学院,山东,聊城,252059)陈亮,俞冰,CHEN Liang,YU Bing(河海大学,遥感与地理信息系统研究所,江苏,南京,210098)
徐锋,XU Feng(河海大学,电气工程学院,江苏,南京,210098)
刊 名： 测绘通报 ISTIC PKU 英文刊名： BULLETIN OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 2006 ""(10) 分类号： P2 关键词： 决策树分类 混合像元分解模型 城市扩张