用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类

摘要： 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.