决策树分类.docx

文档介绍：三、决策树分类的过程
1、选择研究区类型样本并统计光谱信息
2005-05-22北京地区典型地表光谱统计
林地
草地
农作物
水体
建筑用地
裸露地表
Bl
最小值
63
77
72
66
87
94三、决策树分类的过程
1、选择研究区类型样本并统计光谱信息
2005-05-22北京地区典型地表光谱统计
林地
草地
农作物
水体
建筑用地
裸露地表
Bl
最小值
63
77
72
66
87
94
最大值
73
94
82
88
131
125
均值






均方差






B2
最小值
29
35
30
25
45
51
最大值
38
47
40
44
62
74
均值



32


均方差






B3
最小值
29
39
35
25
65
88
最大值
47
63
48
51
102
127
均值






均方差




6

B4
最小值
115
78
81
14
43
73
最大值
157
159
117
53
83
99
均值






均方差






B5
最小值
84
79
67
11
73
144
最大值
125
125
94
47
138
185
均值
105





均方差






B7
最小值
22
28
21
4
42
89
最大值
49
53
37
21
99
121
均值






均方差






2、建立类型地表叠合光谱图
3、建立判别原则，生成分类决策树
4、运行决策树
5、分类后处理及精度评价
四、具体操作
1、新建决策树
1）主影像菜单“Classification”“DecisionTree”“BuildnewDecision
Tree”，出现如下界面：
2）点击母结点，输入判别原则：
迦EditDecisionProperties
点击“OK”，完成第一层次的分类。
3）根据需要点击任何一个子结点增加其下一级子结点，增加后如