針對數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù)分析中存在的不確定性、多樣性、地形分布復雜性等特點,提出一種基于相對信任度的貝葉斯算法用于DEM地形分析。為刪除冗余屬性,對屬性進行篩選,該篩選方法基于互信息的相對可信度,使用相對可信度R作為選擇的衡量標準。同時對傳統(tǒng)貝葉斯算法進行改進,引入了相對可信度R作為權值。該方法有效提高了坡度、坡向、山脊線,山谷線地形因素數(shù)據(jù)分析的準確率,為地形研究和考察評價提供了一種新的、可靠的預測分類方法。

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圖1DEM決策分析業(yè)務流程圖

DEM決策分析業(yè)務系統(tǒng)分為四個主要模塊。數(shù)據(jù)管理部分主要用于相關DEM數(shù)據(jù)導入和手動建立數(shù)據(jù)模型。DEM模型分析提取相關坡度,坡向等屬性數(shù)據(jù),同時利用貝葉斯等分析方法對提取的坡度,坡向等數(shù)據(jù)進行分析和預測分類。三維顯示主要對模型和地形屬性進行三維處理。統(tǒng)計輸出模塊主要對DEM相關....

圖2測試模型

針對改好后的基于相對信任度的貝葉斯算法在實際系統(tǒng)應用情況進行測試,在測試中對DEM地形模型中的屬性坡向,坡度以及山谷線,山脊線作為決策屬性[14],對它們進行不確定分析,根據(jù)分析結果對地形進行分類測試,具體測試模型如下圖2所示。3.2時間性能測試

圖3算法時間性能測試

把改進的基于相對信任度的貝葉斯算法和傳統(tǒng)貝葉斯算法進行在DEM預測分析過程中的時間復雜度進行時間性能分析。為了方便兩種算法的運行時間,用柱狀圖表示如下圖3所示。3.3準確率性能測試

圖4準確率性能測試

由特征選擇方法選擇得到部分屬性,各屬性作為決策屬性的分類準確性結果根據(jù)準確率定義就可以算出。為直觀比較傳統(tǒng)貝葉斯算法和基于相對信任度的貝葉斯算法的分類的準確率,將兩者用柱狀圖表示如下圖4所示。3.4測試結果分析

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