基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

以河北唐山为研究区,应用landsatetm+影像数据和gis数据,对决策树分类技术和传统计算机自动分类方法进行了比较。研究表明:决策树与传统自动分类方法相比,分类精度提高了18.29%,kappa系数提高0.1878。在地形起伏的山区,应用dem及其衍生数据等gis数据作为辅助数据可以提高分类精度19.52%,kappa系数提高0.281;反射率影像分类效果比原始dn值影像的分类效果好,分类精度提高15.86%;缨帽变换在压缩数据量的同时,分类精度有所降低。