| |
baumförmige Klassifizierung, basiert auf einer Vielzahl von Einzelentscheidungen, wobei bei jeder Entscheidung nur zwischen wenigen (im einfachsten Fall nur zwei) Klassen gewählt werden kann. In anschliessenden Auswertungsschritten können die Teilergebnisse weiter untergliedert werden. Ein Vorteil dieses Verfahrens ist seine Flexibilität. Bei den verschiedenen Entscheidungen können unterschiedliche spektrale, aber auch nicht spektrale Datensätze verwendet werden und auch die zugrundeliegenden Entscheidungskriterien sind zu verändern. |
|
