基于CRUISE决策树分类算法的遥感影像分类研究
来源期刊：湖南科技大学学报自然科学版2015年第1期
论文作者：张强 李朝奎 董小姣 张东水 陈浩
文章页码：97 - 103
关键词：决策树;CRUISE 2D;分类;
摘 要：CRUISE 2D决策树分类算法作为一种数据挖掘和知识发现的监督分类方法,综合了FACT,CART,QUEST决策树分类的思想.通过单因子和双因子交互检验和引导校正,快速有效地降低分割变量选择时产生的偏差,提高树的可读性,建立简单、高效、准确的决策树模型.基于CRUISE 2D决策树方法,以藏南地区为研究区,综合利用TM影像6个波段、NDVI,NDWI,SBI,GVI等波段信息,基于相同的训练样本和检验样本,利用判别规则建立决策树对影像进行分类;并将其与传统的监督分类方法 QUEST,SVM相比较,CRUISE 2D决策树分类方法总精度94.09%,比QUEST,SVM分类分别高10.86%,10.24%;Kappa系数0.931 0,比QUEST,SVM分类分别高出0.126 8,0.119 6.结果表明:CRUISE 2D能有效的改善传统监督分类中的错分漏分现象,在遥感分类上具有很高的稳健性和鲁棒性.
张强，李朝奎，董小姣，张东水，陈浩
湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,地理空间信息湖南省工程实验室
摘 要：CRUISE 2D决策树分类算法作为一种数据挖掘和知识发现的监督分类方法,综合了FACT,CART,QUEST决策树分类的思想.通过单因子和双因子交互检验和引导校正,快速有效地降低分割变量选择时产生的偏差,提高树的可读性,建立简单、高效、准确的决策树模型.基于CRUISE 2D决策树方法,以藏南地区为研究区,综合利用TM影像6个波段、NDVI,NDWI,SBI,GVI等波段信息,基于相同的训练样本和检验样本,利用判别规则建立决策树对影像进行分类;并将其与传统的监督分类方法 QUEST,SVM相比较,CRUISE 2D决策树分类方法总精度94.09%,比QUEST,SVM分类分别高10.86%,10.24%;Kappa系数0.931 0,比QUEST,SVM分类分别高出0.126 8,0.119 6.结果表明:CRUISE 2D能有效的改善传统监督分类中的错分漏分现象,在遥感分类上具有很高的稳健性和鲁棒性.
关键词：决策树;CRUISE 2D;分类;
