决策树遥感分类matlab

决策树遥感分类matlab是一种常用的遥感图像分类方法。决策树遥感分类主要是通过建立决策树模型来将遥感图像进行分类。在matlab中，可以通过使用机器学习工具箱来实现决策树遥感分类。

首先，需要准备训练数据和测试数据。训练数据用来训练决策树模型，测试数据用来测试该模型的分类效果。常见的遥感图像分类指标包括精度、召回率、F1值等。

然后，可以使用matlab中的分类器设计功能来建立决策树模型。决策树分类器是一种基于分裂规则的分类方法。它可以基于属性值将数据集分成子集，并以此递归地构建一棵决策树。在建立决策树模型时，需要设定一些参数，例如最大深度、最小叶子数量等。

建立好决策树模型后，就可以对测试数据进行分类。使用训练数据训练出的模型可以预测测试数据的分类标签。在预测时，可以根据决策树上的节点属性值进行分类。决策树中的每个节点都表示一个属性值，并且有多个分支，每个分支代表一种属性值的取值。

最后，可以通过比较预测结果与实际分类结果来评估决策树模型的性能。如果预测结果与实际分类结果相符，那么决策树模型的分类效果就比较好。如果预测结果与实际分类结果不符，则需要分析原因并进行调整。