發(fā)布時間：2017-06-28 15:05

  本文關(guān)鍵詞：遙感影像提取土地覆蓋信息的決策樹優(yōu)化方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對高分辨率遙感影像分類的傳統(tǒng)ID3算法采用的信息增益熵為局部非回溯的啟發(fā)式的缺點,提出了決策樹引入模擬退火算法,得到一個面向影像特征優(yōu)先級的優(yōu)化的決策樹分類算法。采用優(yōu)化的決策樹算法進行高分辨率遙感影像的分類,能較好地解決樣本依賴性問題,并且得到一個全局優(yōu)化的分類結(jié)果。通過實驗,對農(nóng)村地區(qū)的SPOT影像進行分類,并且通過對較優(yōu)尺度下優(yōu)化的決策樹算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和最大似然法對實驗區(qū)域的影像分類精度的比較,證明了與ID3決策樹分類方法相比較,優(yōu)化的決策樹方法能有效地提高農(nóng)村地區(qū)在各尺度下SPOT影像的分類精度。
【作者單位】： 湖北中醫(yī)藥大學管理學院/湖北省人文社會科學重點項目研究基地中醫(yī)藥發(fā)展研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 高分辨率遙感影像 決策樹 模擬退火 破碎度
【基金】：湖北省社會科學基金項目([2010]349) 湖北省人文社會科學重點項目研究基地——中醫(yī)藥發(fā)展研究中心項目(ZX2013Y8)
【分類號】：P237
【正文快照】： 0引言土地利用/覆蓋及其變化是全球環(huán)境變化過程中的重要因子[1],在全球可持續(xù)發(fā)展中占有重要的地位。而土地利用/覆蓋作為全球環(huán)境變化的研究熱點,也更多的使用遙感技術(shù)進行研究。遙感影像分類一直是遙感研究領(lǐng)域里的一項重要內(nèi)容[2],是遙感應(yīng)用的基石,因為它是遙感影像轉(zhuǎn)換

【相似文獻】

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2 鄭錦良;基于粗糙集合理論的決策樹優(yōu)化方法研究[D];合肥工業(yè)大學;2009年

3 張理強;決策樹生成系統(tǒng)[D];太原理工大學;2003年

4 路紅梅;基于知識粗糙度度量的決策樹構(gòu)造方法研究[D];合肥工業(yè)大學;2007年

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10 李永;模糊決策樹系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];河北大學;2004年

  本文關(guān)鍵詞：遙感影像提取土地覆蓋信息的決策樹優(yōu)化方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：494253