基于ENVI的面向对象决策树分类研究

随着航空航天技术的发展和科学技术的进步,传统的遥感影像分类方法已经无法满足中、高分辨率遥感影像的分类需求,极大的限制了遥感技术的发展和遥感影像的应用。本文分别利用Ladndat8卫星中等分辨率遥感影像(阜新地区)和资源三号卫星高分辨率(苏州地区)影像数据,通过ENVI遥感影像处理软件建立面向对象决策树、自动阈值决策树的规则,实现决策树分类,并对分类结果做精度评价。最后将决策树分类方法与传统监督分类方法进行比较,并简要分析这两类分类方法的优劣。结果表明:在高分辨率遥感影像的分类结果中,面向对象决策树分类法结果优于传统监督分类法的结果,其分类精度可达91.9594%,Kappa系数为0.7355。