浅谈面向对象分类方法 摘要：近年来， 各种类型的卫星遥感己经被广泛应用于土地的覆盖利用、环境监测、农业估 产、森林火灾及政府决策等方面。 对遥感影像数据的利用绝大多数的情况都需要对其进行分 类以获取分类数据（专题数据） ，分类技术也称之为影像分析技术。一直以来，遥感影像数 据的分类都是基于像素的。基于像素的遥感影像分类方法所提取出来的专题信息误差较大， 会产生许多的无效破碎图斑， 从而降低了分类精度。 针对这些问题， 近年来发展起来的一种 新的影像分类方法——面向对象分类法是一种越于影像对象的分类方法。 影像对象是指具有一定相似特征的像素的集合。 相比传统的遥感影像分类方法， 这种分类方 法具有很多的优点： 其影像分割可以分出同性质像元组成的影像对象， 对象内部的光谱值差 异极其微小甚至可以忽略，此消除了 “椒盐现象”的产生； 分类时对象之间的区分利用遥感 影像所表现出的形状、空间、纹理等
第 33卷第 1期 2008年 1月 测绘科学 Science of Surveying andM apping V ol 33 N o 1 Jan 作者简介 : 潘琛 ( 1981-) , 女 , 江苏 徐州人 , 在读硕士 , 专业摄影测量 与遥感。 E-m ai:l cum tpanpan@ 126 com 收稿日期 : : 2006-11-20 基金项目 : 江苏省自然科学基金 (编 号 BK2006505 ); 徐 州 市 科技 基 金 (编号 X 20052394) 和中国矿业大学 科学基金 (编号 2005B018, D200403) 决策树分类法及其在遥感图像处理中的应用 潘 琛 , 杜培军 , 张海荣 (中国矿业大学地理信息与遥感科学系 ,江苏徐州 221008) 摘 要 首先阐述了决策树分类器的结构与理论基础 , 并就决策树算法的发展趋势进行了归纳总结 。 然后结合遥感
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