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淺談面向對象分類方法 摘要：近年來， 各種類型的衛星遙感己經被廣泛應用于土地的覆蓋利用、環境監測、農業估 產、森林火災及政府決策等方面。 對遙感影像數據的利用絕大多數的情況都需要對其進行分 類以獲取分類數據（專題數據） ，分類技術也稱之為影像分析技術。一直以來，遙感影像數 據的分類都是基于像素的。基于像素的遙感影像分類方法所提取出來的專題信息誤差較大， 會產生許多的無效破碎圖斑， 從而降低了分類精度。 針對這些問題， 近年來發展起來的一種 新的影像分類方法——面向對象分類法是一種越于影像對象的分類方法。 影像對象是指具有一定相似特征的像素的集合。 相比傳統的遙感影像分類方法， 這種分類方 法具有很多的優點： 其影像分割可以分出同性質像元組成的影像對象， 對象內部的光譜值差 異極其微小甚至可以忽略，此消除了 “椒鹽現象”的產生； 分類時對象之間的區分利用遙感 影像所表現出的形狀、空間、紋理等
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第 33卷第 1期 2008年 1月 測繪科學 Science of Surveying andM apping V ol 33 N o 1 Jan 作者簡介 : 潘琛 ( 1981-) , 女 , 江蘇 徐州人 , 在讀碩士 , 專業攝影測量 與遙感。 E-m ai:l cum tpanpan@ 126 com 收稿日期 : : 2006-11-20 基金項目 : 江蘇省自然科學基金 (編 號 BK2006505 ); 徐 州 市 科技 基 金 (編號 X 20052394) 和中國礦業大學 科學基金 (編號 2005B018, D200403) 決策樹分類法及其在遙感圖像處理中的應用 潘 琛 , 杜培軍 , 張海榮 (中國礦業大學地理信息與遙感科學系 ,江蘇徐州 221008) 摘 要 首先闡述了決策樹分類器的結構與理論基礎 , 并就決策樹算法的發展趨勢進行了歸納總結 。 然后結合遙感
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