决策树较常用，对于决策条件需要结合专家知识库（也就是你自己要知道各种分类条件，比如NDVI>0等等）
面向对象的分类需要高分辨率影像，1m以上吧，而且对于最优尺度的把握较难，如果区域较大，会产生非常大的数据量，一般对于小范围较合适，且分类条件也取决于自己的经验，唯一的好处就是不容易产生碎屑，俗称的椒盐现象
神经网络的话吹得比较高级，实际情况大家都的，算法变化一下而已。
三种方法木有最好的，只有更具实际情况，靠自己的经验去做，不论用哪种方法，得到的结果精度高的就是最好的，懂吧 - -
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