淘客cms建站系统,河南洛阳网络公司,怎么将微信同步到wordpress,人物摄影网站基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。
决策树分类主要的工作是获取规则，本文介绍使用CART算法…基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。
决策树分类主要的工作是获取规则，本文介绍使用CART算法获取规则，基于规则提取土地覆盖信息。下图是总体技术流程。 图：总体技术流程图
在获取规则过程中，由于计算量较大，我们选择一部分典型的区域作为实验区获取决策树。
1. 准备数据
本文以L1T级的Landsat8OLI数据为例，数据已经过工程区裁剪。这一步主要是构建多元数据集。数据集由Landsat8OLI七个波段、NDVI、ISODATA非监督分类结果、DEM（具体使用那些数据可根据实际情况进行增减）。其中DEM使用30米的G-DEM，使用相同工程区矢量进行裁剪。
在Toolbox中，选择/Spectral/Vegetation/NDVI，使用多光谱影像计算NDVI。在Toolbox中，选择/Classification/Unsupervised Classification/IsoData Classification，最大分类数量为10，迭代次数为10，选择路径输出分类结果。在Toolbox中，选择/Raster Management/ Layer Stacking#x
