【摘 要】
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提出了基于决策树C4．5算法的面向对象分类方法。首先利用多尺度分割方法对遥感影像进行分割；然后提取对象的特征信息，包括光谱特征、纹理特征、形状特征、图层特征等，对提取的众
【机 构】
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铜陵学院土木建筑系,辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
【基金项目】
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辽宁省教育厅创新团队项目计划(LT2010043)
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提出了基于决策树C4．5算法的面向对象分类方法。首先利用多尺度分割方法对遥感影像进行分割；然后提取对象的特征信息，包括光谱特征、纹理特征、形状特征、图层特征等，对提取的众多的对象特征，利用决策树C4．5算法对其进行知识挖掘，自动建立分类规则；最后利用建立的分类规则，将C4．5算法作为一种分类器对分割后的遥感影像进行分类，并以南充市城市土地利用为例进行了分类实验。实验验证了该方法的可行性。实验结果表明利用决策树C4．5算法建立的分类规则准确率高，利用该分类规则进行的面向对象分类效果较好。
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