《表2 研究区地类解译标志》

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《太湖流域果树提取的光谱和纹理特征选择研究》

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决策树分类[28]属于计算机自动分类的一种，具有运算速度快，分类效率高等特点。常用的决策树算法包括ID3、C4.5、CART、SLIQ和SPRINT等[29-30]。本研究基于光谱指数和纹理特征知识库构建果树的决策树分类方法。该决策树充分利用地物的物候特征、光谱特征和空间特征，使分类过程更加科学、可信。决策树分类规则的建立会影响最终分类结果的优劣，所以根据GPS调查样点资料，结合Google影像及林地小班数据对2017年12月17日的GF-2遥感影像进行目视解译，研究区各地类解译标志如表2所示。