基于决策树的土地利用分类方法研究

以新疆乌鲁木齐市部分区域为研究区,利用主成分分析法对Spot-5影像进行数据压缩,运用灰度共生矩阵对第一主成份进行纹理信息提取,分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,最后运用决策树分类法对Landsat-7影像进行分类。将分类结果与最大然法分类结果相比较,结果表明,决策数分类较最大似然法分类的精度提高了5.66%,Kappa系数提高了7.89%。说明决策树分类能够灵活、有效运用纹理等辅助信息,更好地区分光谱特征相似的目标地物,具有更高的准确性。