¿Qué es la teoría de la decisión algorítmica?

El método de clasificación del árbol de decisión se ha aplicado a muchos problemas de clasificación, pero hay pocos resultados de investigación aplicados a la clasificación por teledetección. El método de clasificación del árbol de decisión es flexible, intuitivo, claro, robusto y computacionalmente eficiente, y ha mostrado grandes ventajas en los problemas de clasificación de teledetección. Este artículo toma como objeto de investigación imágenes de teledetección satelital SPOT5 del área de Conghua, ciudad de Guangzhou, provincia de Guangdong. Con base en el profundo potencial de los algoritmos de clasificación de árboles de decisión en la clasificación de imágenes de teledetección, se exploran seis algoritmos de árboles de decisión diferentes, incluido el árbol de decisión único. modelos (CART, CHAIR, exhaustivo, QUEST) y modelos de árboles de decisión combinados (árboles de refuerzo, bosques de árboles de decisión). Primero, se explican la estructura del algoritmo del árbol de decisión y la teoría del algoritmo, y luego estos algoritmos del árbol de decisión se utilizan para realizar experimentos de clasificación de la cobertura terrestre con sensores remotos, y los resultados experimentales se comparan con el método tradicional de clasificación de máxima verosimilitud y el método de clasificación de redes neuronales artificiales.

Con base en el gran potencial de los algoritmos de clasificación de árboles de decisión en la clasificación de imágenes de teledetección, se analizan tres algoritmos de árboles de decisión diferentes (UDT, MDT y HDT). Primero, se explican la estructura y la teoría del algoritmo del árbol de decisión: el algoritmo del árbol de decisión se utiliza específicamente en experimentos de clasificación de cobertura terrestre de teledetección y los resultados experimentales se comparan con los métodos de clasificación estadística tradicionales. Las investigaciones muestran que el método de clasificación del árbol de decisión es relativamente simple y claro, la estructura de clasificación es intuitiva y tiene muchas ventajas.