王懷警，譚炳香，房秀鳳，李世明，李太興

（1.中國林業(yè)科學(xué)研究院 資源信息研究所遙感室,北京100091;2.吉林省白河林業(yè)局,吉林 延邊 133613）

遙感技術(shù)具有覆蓋范圍大、重訪周期短、應(yīng)用成本低等優(yōu)勢，能及時(shí)準(zhǔn)確地掌握森林類型、分布、面積、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量、現(xiàn)狀及動態(tài)變化情況，在森林區(qū)劃、森林資源調(diào)查、森林類型精細(xì)識別、植被制圖［1］、動態(tài)變化監(jiān)測等方面具有巨大的應(yīng)用潛力。利用遙感影像開展土地利用類型分類和森林類型識別已有較多研究，主要集中在非參數(shù)化智能化分類、多源遙感數(shù)據(jù)與輔助信息綜合分類［2-3］、知識挖掘和專家系統(tǒng)、 多時(shí)相復(fù)合分類［4］、 面向?qū)ο螅?］、 新方法引入與分類策略［6］、 多分類器組合［7-9］等方面， 并且在植被分類、林地信息提取、森林類型精細(xì)識別［10-12］、樹種（組）分類、動態(tài)變化監(jiān)測等方面獲得廣泛的應(yīng)用。當(dāng)前，針對高光譜影像的分類方法，如光譜角匹配方法、最大似然法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)（SVM）等，多為基于像元光譜信息來賦予像元不同的地物類型，比較成熟和穩(wěn)定。但此類方法往往忽視空間信息，或者對空間信息利用不充分，在沒有輔助數(shù)據(jù)或者輔助數(shù)據(jù)較少的情況下，如何利用有限的已知樣本點(diǎn)所提供的空間位置信息或其他來源的輔助信息提高分類精度值得深究。C5.0決策樹算法是一種以信息熵為核心思想的數(shù)據(jù)挖掘算法，可以快速尋找現(xiàn)象之間未知的關(guān)系和關(guān)聯(lián)。前人對該算法的應(yīng)用多集中在土地利用信息自動提?。?3］、 土地覆蓋分類［14-15］、 植被分類［16］、森林變化檢測［17］等方面；另外，還探究不同特征對分類的影響及不同方法的比較。然而，鮮有應(yīng)用C5.0決策樹算法探究高光譜數(shù)據(jù)森林類型分類。本研究以吉林省白河林業(yè)局為中心研究區(qū)，充分利用影像多元特征和輔助信息，開展基于C5.0決策樹算法的森林類型識別方法研究，探究針對主要森林類型或樹種（組）C5.0決策樹分類方法的適用性和可行性。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)中心區(qū)域位于吉林省延邊朝鮮族自治州白河林業(yè)局境內(nèi)，地理坐標(biāo)為41°41′49″～42°51′18″N，127°42′55″～128°16′48″E。 研究區(qū)覆蓋面積約為 4.05 萬 hm2，屬溫帶大陸性山地氣候， 南臨長白山保護(hù)區(qū)，森林覆蓋率約85%。森林植被組成和樹種成分較為復(fù)雜，屬闊葉混交、針葉混交和針闊混交林帶，基本特點(diǎn)為次生林，萌生起源為主，兼有實(shí)生林及實(shí)生樹木。研究區(qū)主要樹種及森林類型為美人松Pinus syluestriformis林，落葉松Larix gmelinii林，樟子松Pinus sylvestrisvar.mongolica林，楊樹Populus bonatii林，白樺Betula platyphylla林，柞樹Quercus mongolica林以及闊葉混交林、針葉混交林、針闊混交林、灌木林。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

研究獲取2015年7月9日Hyperion影像一景，覆蓋范圍為41.93°～42.98°N，127.97°～128.23°E，影像幅寬7.7 km×185 km，光譜范圍355～2 500 nm，共有242個(gè)波段，光譜分辨率為10 nm，空間分辨率為30 m。此外，輔助數(shù)據(jù)包括研究區(qū)行政界線矢量數(shù)據(jù)、先進(jìn)星載熱發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型（advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model,ASTER GDEM）30 m分辨率數(shù)字高程模型（digital elevation model，DEM）數(shù)據(jù)、研究區(qū)部分二類調(diào)查數(shù)據(jù)（圖1），矢量數(shù)據(jù)用于研究區(qū)影像數(shù)據(jù)裁剪；DEM數(shù)據(jù)作為特征因子參與分類；二類調(diào)查數(shù)據(jù)作為精度驗(yàn)證的輔助數(shù)據(jù)。

Hyperion影像的預(yù)處理包括壞波段剔除、壞線修復(fù)、Smile效應(yīng)校正、輻射校正、大氣校正、幾何校正、研究區(qū)裁剪，利用DEM數(shù)據(jù)和野外采集的全球定位系統(tǒng)（GPS）坐標(biāo)點(diǎn)對影像進(jìn)行正射校正。此外，為消除噪聲帶來的影響， 還對數(shù)據(jù)進(jìn)行了光譜平滑處理，為方便起見，反射率數(shù)值放大1.0萬倍。剔除質(zhì)量較差的波段，最終保留148個(gè)波段用于研究，表1列出了保留的波段及對應(yīng)的波長區(qū)間（表1和圖 2）。

表1 保留的Hyperion影像波段Table 1 Reserved bands of Hyperion image

1.3 外業(yè)數(shù)據(jù)

2016年9月3-9日，以Hyperion影像覆蓋范圍為主要調(diào)查區(qū)域進(jìn)行外業(yè)調(diào)查。樣地為直徑45 m的圓形樣地，在樣地中心采用GPS手持機(jī)（Trimble Geo Explorer 6000）記錄樣地中心位置坐標(biāo)，同時(shí)對樣地進(jìn)行多角度拍攝，記錄森林類型、樹種組成、優(yōu)勢樹種（組）、郁閉度、林齡、林下灌木種類，海拔、坡度、坡向、經(jīng)營活動等主要調(diào)查因子，詳實(shí)反映樣地及其周圍林分植被生長狀況，使樣地的紋理、屬性和位置信息一一對應(yīng)。野外調(diào)查共采集Hyperion影像條帶覆蓋區(qū)域?qū)崪y樣地81個(gè)。樣地在Hyperion影像條帶上的空間分布如圖2所示，實(shí)測樣地類型及樣地?cái)?shù)見表2。由于樣地可達(dá)性限制，部分不能抵達(dá)觀測的樣地在圖紙和記錄表中分別記錄其相對位置和相關(guān)屬性，可用于輔助精度驗(yàn)證。

圖1 研究區(qū)部分森林類型分布圖Figure 1 Distribution of some forest types in the study area

圖2 研究區(qū)Hyperion影像及樣地分布圖Figure 2 Hyperion image and plot distribution map of the study area

表2 實(shí)測樣地類型及樣地?cái)?shù)Table 2 Measured sample types and number

2 研究方法

2.1 分類系統(tǒng)

參考《森林資源數(shù)據(jù)采集技術(shù)規(guī)范第1部分：森林資源連續(xù)清查》［18］中地類劃分標(biāo)準(zhǔn)與《森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)規(guī)程》［19］中林地分類系統(tǒng)，根據(jù)研究區(qū)地表覆蓋狀況和應(yīng)用需求，結(jié)合遙感影像特點(diǎn)、森林類型及樹種（組）精細(xì)識別能力，綜合考慮類別科學(xué)、系統(tǒng)性及層次性，將研究區(qū)主要森林類型劃分為美人松林、落葉松林、樟子松林、楊樹林、白樺林、柞樹林、闊葉混交林、針葉混交林、針闊混交林、灌木林地、無立木林地及濕地共12類。而非森林并非研究重點(diǎn)，故只分為耕地、園地、水域、未利用地及建設(shè)用地5類，不再進(jìn)一步細(xì)分。構(gòu)建的5級分類系統(tǒng)見表3。其中，闊葉混交林主要為慢生闊葉混交林，主要包括水曲柳Fraxinus mandschurica， 胡桃楸Juglans mandshurica， 椴樹Tilia tuan szyszy，榆樹Ulmus pumila，色木Acer mono，楓樺Betula costata等硬闊類樹種；針葉混交林主要由人工落葉松、云杉Picea asperata，紅松Pinus koraiensis和臭松Abies holophylla組成；無立木林地主要指火燒跡地；灌木林地是指附著有灌木樹種，或因生境惡化矮化成灌木型的喬木樹種；濕地類型主要包括天然或人工的、永久或暫時(shí)的沼澤地、泥炭地、水域地帶、濕草甸、湖泊、灘涂、水庫、池塘等；園地主要有人參Panaxginseng，天麻Gastrodiaelata，靈芝Ganoderma lucidum，藍(lán)莓Vacciniumspp.等；未利用地主要指裸地；建設(shè)用地主要指建筑物及道路。

表3 分類系統(tǒng)Table 3 Classification system

2.2 樣本選擇

由于樣地可達(dá)性及工作量等因素限制，野外調(diào)查的樣地?cái)?shù)據(jù)比較有限，不足以進(jìn)行分類，因此需對樣本量進(jìn)行適量擴(kuò)充。具體做法如下：根據(jù)地物在空間分布具有連續(xù)性的特點(diǎn)，綜合已測樣地位置、紋理、影像中光譜曲線及記錄表中相關(guān)信息，充分利用高光譜影像的精細(xì)光譜特征，重點(diǎn)針對森林類型，圍繞樣地周邊像元進(jìn)行拓展，當(dāng)拓展樣本與已測樣地的光譜、紋理及記錄表中相關(guān)信息相匹配時(shí)，即可判定該拓展樣本的類別，樣本選擇結(jié)果見表4。

2.3 分類策略

根據(jù)影像中地物光譜反射差異，選擇特征波段，先區(qū)分出易于區(qū)分的地類，將已區(qū)分的類別進(jìn)行掩膜處理，可大大減少其對后期分類工作的干擾，利于提高分類精度。利用不同地物的特征波段提取某一地類或某幾類地物，即對地物進(jìn)行分層,隨后在層次間對地類進(jìn)一步細(xì)分，針對層次間光譜特征較為相似的地類，綜合利用紋理信息和地形因子，構(gòu)建基于C5.0算法的決策樹模型并進(jìn)行分類。最后對分類結(jié)果進(jìn)行決策級融合，得到最終分類結(jié)果。

表4 地類列表及樣本數(shù)量Table 4 List of land types and sample number

2.4 特征提取

高光譜數(shù)據(jù)波段多，波段間相關(guān)性較高，在進(jìn)行分類研究時(shí)，通常需進(jìn)行特征提取或特征選擇，以達(dá)到降維或波段優(yōu)選的目的。常通過微分變換的導(dǎo)數(shù)譜、對數(shù)變換、微分對數(shù)變換相結(jié)合、主成分分析（PCA）［20－21］等進(jìn)行高維數(shù)據(jù)的壓縮。經(jīng)試驗(yàn)對比，選用PCA法進(jìn)行降維，選取PCA的前4個(gè)分量（信息量達(dá)99%以上）參與分類。

對于光譜特征相似的地物，往往通過其紋理差異加以區(qū)分［22－23］。根據(jù)研究區(qū)地類特征和影像紋理特征差異，經(jīng)反復(fù)測試，分別計(jì)算PCA前3個(gè)分量各自對應(yīng)的8個(gè)紋理特征［24］參與分類，選取的紋理特征如表5所示。

表5 灰度共生矩陣計(jì)算的紋理因子Table 5 The texture factor of gray level co-occurrence matrix

研究區(qū)主要森林類型及優(yōu)勢樹種（組）的生態(tài)學(xué)特性（如喜光、喜陰），樹種群落特征和生態(tài)適應(yīng)范圍（如柞樹多生長在向陽的山坡上），垂直向分布特征等較為明顯，因此將數(shù)字高程模型（DEM），坡度（aspect），坡向（slope）作為樹種分類的有效特征和輔助信息，以期進(jìn)一步提高森林類型識別精度。

2.5 C5.0決策樹算法

C5.0決策樹算法最早的原型是由QUINLAN于1979年提出的ID3算法，后經(jīng)不斷改進(jìn)形成C4.5算法，C5.0算法是基于C4.5的進(jìn)一步改進(jìn)。C5.0增加了Boosting算法以提高分類精度。該算法以信息增益率為標(biāo)準(zhǔn)確定最佳分組變量和最佳分割點(diǎn)，其核心概念是信息熵。信息熵又稱為先驗(yàn)熵，是信息發(fā)送前信息量的數(shù)學(xué)期望值［25］。C5.0以信息熵的下降速度作為選取最佳分支變量和分割閾值的依據(jù)，信息熵的下降意味著不確定性下降。

信息 ui（i=1， 2， …， r）的發(fā)生概率 P（ui）組成信源數(shù)學(xué)模型，信息量和信息熵的計(jì)算公式如下：

信息熵H（U）為0時(shí)表示只存在唯一的可能性，不存在不確定性；如果信源的k個(gè)信號有相同的發(fā)出概率， 即所有的 ui有 P（ui）=1/k， H（U）達(dá)到最大， 不確定性最大， P（ui）差別越小， H（U）就越大。 設(shè) S是1個(gè)樣本集合，目標(biāo)變量C有K個(gè)分類，freq（Ci，S）表示屬于Ci類的樣本數(shù)，|S|表示樣本集合S的樣本數(shù)，則集合S的信息熵定義為：

如果某屬性變量T，有m個(gè)分類，則屬性變量T引入后的條件熵定義為：

屬性變量T帶來的信息增益為：

C5.0算法使用十折交叉驗(yàn)證的方法，分類過程中及時(shí)反饋訓(xùn)練樣本的質(zhì)量，及時(shí)修改模型，避免出現(xiàn) “過度擬合”現(xiàn)象，保證較高的分類精度。C5.0采用后剪枝 （post-pruning）策略自葉節(jié)點(diǎn)向上逐層剪枝，使用統(tǒng)計(jì)置信區(qū)間的誤差估計(jì)方式，直接在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中估計(jì)誤差，若待剪子樹中葉節(jié)點(diǎn)誤差大于父節(jié)點(diǎn)的誤差，則予以剪去。C5.0在選擇最佳分組變量時(shí)，通常會將帶有缺失值的樣本當(dāng)作臨時(shí)樣本剔除，并進(jìn)行權(quán)數(shù)調(diào)整處理，使得算法對樣本具有一定的容錯(cuò)能力。

2.6 影像分類

針對不易區(qū)分的幾種地類，C5.0決策樹算法首先計(jì)算輸入樣本集的熵和不同特征波段加入后的信息增益，根據(jù)信息增益最大的字段拆分樣本，第1次拆分確定的屬性作為樹的根節(jié)點(diǎn)，隨后根據(jù)其他屬性再次拆分，后建立的決策樹重點(diǎn)考慮之前被錯(cuò)分和漏分的數(shù)據(jù)，直到樣本子集不能再被拆分；而屬性閾值的分割則是以信息熵下降最快為準(zhǔn)。如此建立一株完整的決策樹。最后根據(jù)樣本集對生成的決策樹進(jìn)行剪枝，剪枝的標(biāo)準(zhǔn)是葉子節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤率小于父節(jié)點(diǎn)。為提升決策樹的性能，采用交叉驗(yàn)證技術(shù)，對選出的屬性進(jìn)行投票。根據(jù)構(gòu)建的決策樹模型進(jìn)行細(xì)分，直至所有類別均被區(qū)分。對分類結(jié)果進(jìn)行決策級融合并進(jìn)行重編碼，得到所有地類的分類結(jié)果。對分類結(jié)果進(jìn)行分類后處理，合并分類結(jié)果中碎小的細(xì)部。為了體現(xiàn)本研究方法的優(yōu)勢，在相同的分類策略下，選用性能穩(wěn)健優(yōu)異的SVM分類器進(jìn)行分類，采用網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)法尋找不同層次分類的最優(yōu)參數(shù)，確保分類結(jié)果較好。

3 結(jié)果與分析

3.1 光譜特征分析與地物分層方案

根據(jù)樣本對影像進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，求取各波段反射率均值，得到各類別的光譜曲線。圖3為獲取的各類別反射率曲線，可用于分析各類別的光譜差異及確定地物分層方案。

由光譜曲線可見，建設(shè)用地在藍(lán)光到紅光區(qū)間反射率呈上升趨勢，不同于其他地類；水體在整個(gè)光譜區(qū)間內(nèi)反射率較低；植被在447 nm處有明顯的吸收谷，綠光區(qū)間有綠峰，紅光區(qū)間有吸收谷，近紅外區(qū)間有明顯的反射峰；柞木林和灌木林在近紅外到短波紅外區(qū)間反射率較其他植被高很多；園地在藍(lán)光到綠光區(qū)間內(nèi)，反射率先快速上升而后趨于平穩(wěn)，在447 nm處的吸收谷消失，近紅外區(qū)間的反射峰值低于其他植被；耕地在中紅外區(qū)間表現(xiàn)出較強(qiáng)的反射特性，在1 659 nm處達(dá)到峰值，在大于2 000 nm的波長區(qū)間，反射率較其他地類高許多。樟子松林、美人松林、濕地、無立木林地等4類的光譜曲線較為相近，由于部分水體與植被相鄰，為綜合多種屬性提高分類精度，將此4類分為同一層；白樺林、楊樹林、落葉松林、闊葉混交林、針葉混交林、針闊混交林、建設(shè)用地等7種地類光譜曲線差異不明顯，不易區(qū)分，需輔以其他信息方能加以區(qū)分。

根據(jù)地物光譜曲線差異選擇特征波段，對研究區(qū)地類進(jìn)行分層，特征波段選擇和分層策略見圖4，分別在第4層和第7層中應(yīng)用C5.0決策樹算法構(gòu)建決策樹模型，對同一層中較難區(qū)分的地類進(jìn)行細(xì)分。

圖3 典型地物光譜曲線Figure 3 Spectral curves of typical objects

3.2 分類結(jié)果與精度評價(jià)

為驗(yàn)證方法的適用性和森林類型精細(xì)識別的精度，采用分層隨機(jī)抽樣產(chǎn)生獨(dú)立驗(yàn)證樣本。檢驗(yàn)樣本數(shù)與訓(xùn)練樣本數(shù)比例約為1∶3，參考野外采集樣本、高分辨率影像（Google Earth）和研究區(qū)部分二類調(diào)查數(shù)據(jù)，對森林類型進(jìn)行精度驗(yàn)證。為驗(yàn)證森林類型分類精度，將非森林類型合并為其他類，選取總體精度、Kappa系數(shù)、用戶精度和生產(chǎn)精度作為評價(jià)指標(biāo)。C5.0決策樹算法森林類型總體分類精度為81.9%，Kappa系數(shù)為0.709 8，SVM分類器森林類型總體分類精度為84.2%，Kappa系數(shù)為0.717 8，2種方法的分類結(jié)果和分類精度評價(jià)分別見圖5和表6。

圖4 地物分層分級方案及閾值Figure 4 Hierarchical classification scheme and threshold

C5.0算法決策樹模型構(gòu)建過程中特征變量使用的頻率可作為衡量各變量對分類貢獻(xiàn)大小的依據(jù)，該算法區(qū)分第4和第7層地物使用的特征變量不同。經(jīng)優(yōu)化后的第4層和第7層地物分類決策樹模型見圖6。

圖5 C5.0決策樹分類法（A）與SVM法（B）森林類型分類圖Figure 5 Classification Result of C5.0 Decision tree Classifier（A） and SVM Classifier（B）

為了進(jìn)一步印證C5.0選擇特征波段的有效性，對各類別相應(yīng)的特征波段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，選取各類型特征波段均值繪制如圖7所示的離散直方圖，從圖7可以清晰的看出各類別不同特征間存在明顯差異，相比光譜特征具有更好的區(qū)分性，從側(cè)面證實(shí)了C5.0決策樹算法構(gòu)建的決策樹模型的正確性。

圖6 第4層（A）和第7層（B）地物分類決策樹模型Figure 6 Classification decision tree model of the fourth layer（A） and the seventh layer（B） terrain

圖 7 第4層（A）和第7層（B）森林類型分類所選特征波段均值的離散直方圖Figure 7 Discrete histograms of selected characteristic bands for fourth （A）and seventh （B）forest types

由表6可見：2種分類方法結(jié)果較一致，其中落葉松林、樟子松林、白樺林、楊樹林、闊葉混交林分類精度相對較低；闊葉混交林、針葉混交林和針闊混交林間混分現(xiàn)象較明顯；美人松林、柞木林、針葉混交林、針闊混交林分類精度相對較高。C5.0算法對落葉松林、樟子松林、楊樹林、針葉混交林和針闊混交林分類精度優(yōu)于SVM法，SVM分類器對白樺林、柞木林和闊葉混交林區(qū)分較好，其他類別兩者分類度相差不大。

對比C5.0決策樹法和SVM法，2種方法總體分類精度均較高，SVM法總體分類精度高于C5.0決策樹算法，但SVM法在內(nèi)存占用、耗時(shí)等方面遠(yuǎn)高于C5.0決策樹法，SVM分類器存在最優(yōu)參數(shù)選擇的問題，而C5.0決策樹算法則參數(shù)較少。2種方法對植被的識別能力均弱于其他地物，但相比而言，C5.0決策樹算法對綠色植被識別能力優(yōu)于SVM法；2種方法對不同地物的識別能力不同，存在優(yōu)勢互補(bǔ)的可能。

3.3 分類結(jié)果討論

訓(xùn)練樣本選擇準(zhǔn)確對分類至關(guān)重要。野外調(diào)查時(shí)間與影像成像時(shí)間相隔約1 a，研究中忽略了此間變化產(chǎn)生的影響。研究區(qū)地物類型豐富，不同地類混雜較嚴(yán)重，導(dǎo)致分類結(jié)果較為破碎。研究區(qū)森林覆蓋度較高，針葉混交林、針闊混交林和闊葉混交林混雜嚴(yán)重，加之三者特征相近，故較難區(qū)分。由于不同地類訓(xùn)練樣本數(shù)量不同，訓(xùn)練樣本數(shù)較少，可能導(dǎo)致其分類精度較低。可見，紋理信息有助于提高某些地物分類精度，但限于影像空間分辨率，導(dǎo)致紋理信息不足以精細(xì)地描述不同森林類型的差異；地物尺寸較大時(shí)紋理信息對分類精度提升明顯，例如流線狀的河流和道路。紋理因子對分類的貢獻(xiàn)率與影像分辨率間的關(guān)系，有待進(jìn)一步探究。

表6 C5.0決策樹算法與SVM法森林類型分類精度評價(jià)Table 6 Forest land type classification accuracy evaluation result of C5.0 decision tree algorithm and SVM

結(jié)合以上實(shí)驗(yàn)分析，總結(jié)如下：①針對土地覆蓋類型復(fù)雜的區(qū)域，采用分層分類的策略可提高總體的分類精度，且分層數(shù)不宜過多；②建立的決策樹模型深度越深，其精度越小，故決策樹的深度不宜過深；③C5.0決策樹算法對綠色植被的識別能力弱于其他類別；④分層分類策略結(jié)合C5.0決策樹算法應(yīng)用于高光譜森林類型分類，易與其他輔助數(shù)據(jù)結(jié)合，森林類型識別可達(dá)到優(yōu)勢樹種（組）級別，可行性好，可應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)；⑤綜合遙感影像的光譜、紋理和地形信息的分層信息提取方法，森林類型識別更為精細(xì)，能滿足復(fù)雜地形條件下星載高光譜影像森林類型精細(xì)識別的應(yīng)用需求，對中國GF-5號高光譜遙感數(shù)據(jù)林業(yè)應(yīng)用具有參考價(jià)值。

4 結(jié)論

研究表明：①該算法對綠色植被的識別能力弱于其他類別；②該算法在訓(xùn)練樣本數(shù)較少時(shí)依然表現(xiàn)較好，可充分利用影像的光譜、紋理及其他輔助信息，不會或較少出現(xiàn)局部收斂現(xiàn)象；③地形較復(fù)雜區(qū)域進(jìn)行分類時(shí)，地形因子對分類貢獻(xiàn)度較高；④C5.0決策樹算法，計(jì)算速度快，占用內(nèi)存小，自動選擇特征變量和分割閾值，且生成的決策樹規(guī)則易于理解，總體分類精度較高；⑤該算法在利用紋理因子參與分類時(shí)，均值、方差、一致性、相異性4個(gè)變量對分類貢獻(xiàn)較高。

研究采用的數(shù)據(jù)空間分辨率較低，混合像元現(xiàn)象嚴(yán)重，以后可考慮從混合像元分解入手改進(jìn)分類策略和算法。C5.0決策樹算法存在與其他分類器（如SVM）優(yōu)勢互補(bǔ)的潛力，今后可考慮多分類器融合或組合策略，以提高森林類型分類精度。

5 參考文獻(xiàn)

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