基于面向对象CART决策树的土地利用分类研究

张静懿; 王金亮; 胡文英; 张硕; 王帆

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基于面向对象CART决策树的土地利用分类研究

更新时间：2025-11-25

- 基于面向对象CART决策树的土地利用分类研究
- Vol. 21, Issue 1, Pages: 113-118(2023)
- 作者机构：
  
  1. 云南师范大学地理学部
  2. 云南省高校资源与环境遥感重点实验室
  3. 云南广厦规划建筑设计院有限公司
  4. 云南师范大学生命与科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237
- Published：2023
- 稿件说明：
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张静懿, 王金亮, 胡文英, et al. 基于面向对象CART决策树的土地利用分类研究[J]. 2023, 21(1): 113-118.
DOI：

张静懿, 王金亮, 胡文英, et al. 基于面向对象CART决策树的土地利用分类研究[J]. 2023, 21(1): 113-118. DOI：

摘要

面向对象的CART决策树分类方法可解决目前流行的监督分类、非监督分类以及模糊分类方法中“同物异谱、异物同谱”引发的漏分、错分问题。该方法融入了形状和纹理特征进行分类，同时运用二级分类体系解决了相似地物因光谱、纹理不同而导致的地物错分问题，分类效果较好。利用楚雄市鹿城镇2013年GF-1号遥感影像进行土地利用分类。结果表明：(1)基于光谱、形状和纹理信息选取的19个特征变量开展面向对象的CART决策树分类，总体精度可达90.22%，其中林地分类的效果最好；(2)二级分类体系解决了耕地、裸地因光谱、纹理特征多样而产生的地物错分问题，总体精度提高了7.06%

Kappa系数提高了8.17%。

Abstract

关键词

Keywords

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