您的位置： 专家智库 > >

焦健楠

作品数：1 被引量：18H指数：1
供职机构：吉林大学地球探测科学与技术学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇端元
  • 1篇端元提取
  • 1篇植被
  • 1篇植被分类
  • 1篇植被类型
  • 1篇图像
  • 1篇决策树
  • 1篇决策树分类
  • 1篇光谱图像
  • 1篇高光谱图像
  • 1篇CART

机构

  • 1篇吉林大学

作者

  • 1篇邢立新
  • 1篇潘军
  • 1篇董连英
  • 1篇李丽丽
  • 1篇焦健楠
  • 1篇王静

传媒

  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
全选 清除 导出
排序方式：
高光谱图像植被类型的CART决策树分类被引量：18
2013年
为提高植被分类的精度,在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响。以长白山为研究背景,基于CART(Classification And Regression Tree)算法构建决策树模型,对高光谱图像进行植被分类。由于混合像元的影响,以采用PPI(Pixel Purity Index)提取的纯净像元作为训练样本,提取植被指数、纹理和地形等分类特征变量。基于这些变量构建CART决策树对植被分类,并将结果与最大似然法分类结果进行比较。结果表明,CART决策树分类法可实现光谱、纹理和地形特征的有效组合,有较好的分类效果。
董连英邢立新潘军王静李丽丽焦健楠
关键词：植被分类端元提取
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0