發(fā)布時(shí)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(duì)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(diǎn),提出了決策樹引入模擬退火算法,得到一個(gè)面向影像特征優(yōu)先級(jí)的優(yōu)化的決策樹分類算法。采用優(yōu)化的決策樹算法進(jìn)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(gè)全局優(yōu)化的分類結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn),對(duì)農(nóng)村地區(qū)的SPOT影像進(jìn)行分類,并且通過對(duì)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(duì)實(shí)驗(yàn)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(xué)管理學(xué)院/湖北省人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)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(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目([2010]349) 湖北省人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目研究基地——中醫(yī)藥發(fā)展研究中心項(xiàng)目(ZX2013Y8)
【分類號(hào)】：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(diǎn),也更多的使用遙感技術(shù)進(jìn)行研究。遙感影像分類一直是遙感研究領(lǐng)域里的一項(xiàng)重要內(nèi)容[2],是遙感應(yīng)用的基石,因?yàn)樗沁b感影像轉(zhuǎn)換

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 褚希;基于語(yǔ)義的決策樹挖掘算法研究[D];中國(guó)石油大學(xué);2008年

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(xué);2009年

3 張理強(qiáng);決策樹生成系統(tǒng)[D];太原理工大學(xué);2003年

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

5 楚榮珍;基于決策樹的銀行監(jiān)管分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];天津大學(xué);2007年

6 何箭;決策樹優(yōu)化算法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2004年

7 張冬艷;基于粗糙集合理論的決策樹構(gòu)造算法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

8 劉健;以相關(guān)性確定條件屬性的概化決策樹[D];太原理工大學(xué);2006年

9 遲慶云;基于決策樹的分類算法研究和應(yīng)用[D];山東師范大學(xué);2005年

10 李永;模糊決策樹系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];河北大學(xué);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(hào)：494253