基于遗传算法优化决策树的多光谱影像分类研究

被引：4

作者：

林丽群 ^{[1
,2
]}

舒宁 ^{[2
,3
]}

肖俊 ^{[3
]}

肖洲 ^{[4
]}

机构：

[1] 湖北大学资源环境学院

[2] 武汉大学遥感信息工程学院

[3] 武汉大学测绘国家重点实验室

[4] 北京市测绘设计研究院

来源：

测绘科学 | 2009年 / 04期

关键词：

遗传算法; 像斑; 多光谱; 决策树; 统计抽样;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

决策树C4.5算法采用局部贪婪搜索的策略,会增加局部最优解的风险;在样本有限的情况下,所产生的分类规则会过于依靠样本,往往造成决策树不能有效地挖掘出有价值的分类规则和形式。本文将决策树算法用到基于像斑的多光谱分类研究中,尝试引入遗传算法,对决策树分类规则进行优化。试验结果表明,在样本有限的情况下,该方法比单个决策树具有更高的分类精度。

引用

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