【摘 要】
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高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,河南理工大学测绘与国土信息工程学院,中南大学冶金科学与工程学院,国家环境保护总局华南环境科学研究所
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高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱距离进行降维后,分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类,并与随机决策树群算法分类结果进行比较.结果表明,该算法表现最优且无需降维预处理,可广泛应用于高光谱遥感领域.
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