摘要：目前的遥感影像分类研究中,决策树的生成完全依赖于现有的数据挖掘软件,缺少对决策树算法的深入研究和改进。本文以遥感影像分类为背景,采用BoostTree算法作为模型,通过算法改进构建了一种新的复合决策树算法——AdaTree,并以该算法为基础,设计实现了决策树遥感影像分类系统。以AdaTree算法作为分类器,分别对Landsat7ETM+影像和WordView2影像进行了基于像元和面向对象的分类实验,并与BoostTree和SVM算法进行了比较。实验结果表明,AdaTree算法在分类精度上要优于BoostTree和SVM算法,平均Kappa系数分别达到0.905 2和0.939 8。

摘要：提出了一个基于一般位置方法的快速零维三角列实根隔离算法.该算法克服了已有算法中结式计算系数过大导致计算时间过长的瓶颈问题.实验结果也说明所提算法非常高效.