高光谱植被分类：基于CART决策树的方法

"这篇论文探讨了使用高光谱图像进行植被类型分类的方法，特别是通过CART（Classification And Regression Tree）决策树算法。作者们在2013年针对长白山地区的植被进行了研究，旨在提高分类精度。考虑到混合像元的影响，他们利用PPI（Pixel Purity Index）来选取纯净像元作为训练样本，并提取了植被指数、纹理和地形等关键特征。通过这些特征构建的CART决策树模型对植被进行了分类，并将结果与最大似然法分类进行了对比。实验结果显示，CART决策树分类法能够有效地结合光谱、纹理和地形信息，展现出良好的分类性能。该研究对于高光谱图像处理和植被分类提供了新的思路和方法。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **高光谱图像处理**：高光谱图像具有丰富的光谱信息，可以提供比传统多光谱图像更精细的地物识别能力。论文使用高光谱图像来提取植被信息，这在环境监测、生态研究等领域具有广泛应用。 2. **植被分类**：通过分析高光谱图像，可以区分不同的植被类型，这对于森林管理、生态恢复和气候变化研究至关重要。论文的目标是提高分类的准确性。 3. **CART决策树算法**：这是一种用于分类和回归的非参数机器学习方法。CART构建树状模型，通过分割数据集以最小化不纯度或误差，从而做出预测。在这里，它被用来构建植被分类模型。 4. **训练样本选择**：由于高光谱图像可能存在混合像元，即一个像素可能包含多种地物的信息，论文采用了PPI（Pixel Purity Index）来识别和选取纯像元作为训练样本，以减少混杂信息对分类的影响。 5. **特征变量**：除了光谱信息，论文还考虑了植被指数、纹理和地形等因素，这些都可能是影响植被类型的关键特征。它们的组合有助于提高分类的全面性和准确性。 6. **对比方法**：为了验证CART决策树分类法的效果，论文将其分类结果与传统的最大似然法进行了比较，这是遥感领域常用的分类算法。 7. **结果分析**：研究表明，CART决策树在结合光谱、纹理和地形特征方面表现出色，表明这种方法对于复杂环境下的植被分类具有优势。 这些知识点展示了高光谱图像处理中的分类技术及其在实际问题中的应用，对理解和改进遥感图像分析具有重要意义。