基于决策树的CBERS遥感影像分类及分析评价

以江苏省徐州市为研究区，以城市土地利用遥感分类为目标，采用CBERS多光谱数据的近红外波段、全球环境监测植被指数(GEMI)、归一化植被指数(NDVI)及主成分分析得出的第一和第二主成分作为分类的特征数据，基于先验知识和统计分析构建层次分类决策树，进而发展和改进了决策树交互式构建算法，实现了城市土地利用遥感分类。通过与最大似然分类器(MLC)和支持向量机分类器(SVM)分类结果的比较分析，表明基于多种特征的决策树分类器能够有效应用于CBERS遥感数据分类，在研究区具有良好的推广性。