决策树在高分辨率影像目标为小地物的分类应用研究

高分辨率遥感影像的应用越来越多,但其高昂的成本让一般项目望而却步．应用软件从Google Earth上下栽已成为获取高空间分辨率影像的有效途径,但因无光谱信息,解译局限较大．选用C4．5算法的决策树方法,对目标为水塘研究的广州市天河区的下载的快鸟数据进行解译,与最大似然分类法和面向对象分类法相比较．结果表明：决策树分类法的分类精度和kappa系数均较高,能利用多源数据,结构简单直观,易于表达和应用;提取小目标地物更有效,数据量相对小．速度较快．