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基于多元数据和不同分类算法的遥感影像信息提取及精度评价——以祁连山东段为例
别强; 赵传燕; 彭守璋; 冯兆东
刊名遥感技术与应用
2009-10-15
期号5页码:576-581+551
关键词信息提取 纹理提取 决策树分类 祁连山东段
中文摘要以祁连山东段典型山地系统为研究区,通过提取研究区TM影像的主成分、各类植被指数、基于灰度共生矩阵的影像纹理特征以及研究区地形特征等数据,应用最优波段指数方法得到最优波段组合,并运用非监督分类、最大似然法、支持向量机分类法、决策树分类法对上述最优波段进行分类研究。结果表明多尺度数据挖掘有利于分类精度的提高,同时选取合适的判断标准的决策树分类方法在遥感信息提取中有比较直观意义和较高的分类精度。在上述分类方法中分类精度由高到低为决策树分类>支持向量机法>最大似然法>非监督分类法。决策树分类总体分类精度为94.50%,kappa系数为0.9122。
语种中文
内容类型期刊论文
源URL[http://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/148917]  
专题资源环境学院_期刊论文
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GB/T 7714
别强,赵传燕,彭守璋,等. 基于多元数据和不同分类算法的遥感影像信息提取及精度评价——以祁连山东段为例[J]. 遥感技术与应用,2009(5):576-581+551.
APA 别强,赵传燕,彭守璋,&冯兆东.(2009).基于多元数据和不同分类算法的遥感影像信息提取及精度评价——以祁连山东段为例.遥感技术与应用(5),576-581+551.
MLA 别强,et al."基于多元数据和不同分类算法的遥感影像信息提取及精度评价——以祁连山东段为例".遥感技术与应用 .5(2009):576-581+551.
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