决策树是一种常用决策树分类的机器学习算法决策树分类，它通过树状结构来进行决策或分类决策树由节点包括内部节点和叶节点和边组成决策树分类，其中内部节点表示特征或属性上决策树分类的测试条件，边表示测试结果，叶节点则表示最终的类别或输出值决策树的学习过程包括特征选择树的生成和树的剪枝等步骤二分类树 分类树是决策树在分类。
基于知识的决策树分类是一种基于遥感影像与空间数据的分类方法通过专家经验统计分析和归纳总结，制定分类规则，实现遥感图像分类其优势在于规则易于理解，符合人类认知逻辑，并充分利用多源数据进行基于知识决策树分类，首先需要获取地理空间数据，包括同一地区的Landsat8遥感影像和DEM数据特别强调，使用。
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