SAM和决策树结合的Hyperion数据分类方法

摘要：

在地面实测波谱分析的基础上,采用决策树对波谱角(SAM)分类方法进行改进,自动地进行波谱角阈值选择,提出一种新的基于SAM和决策树相结合的综合分类模型.该模型用于云南鹤庆地区土地覆被信息提取,并与最大似然分类法(MIC)的分类结果进行比较.结果表明,就每一类型而言,SAM结合决策树分类的分类精度较高;最大似然法监督分类总体精度为79.4%,SAM结合决策树分类的综合分类模型总体精度为88.5%,比监督分类精度高9.9%.

关键词：高光谱遥感、波谱角、决策树、分类

所属期刊栏目：29

分类号：P407.8(一般理论与方法)

资助基金：国家自然科学基金40272122;国土资源部重点攻关资助项目20010305

在线出版日期：2006-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：478-481