基于J48決策樹的面向?qū)ο蠓椒ǖ耐恋馗脖恍畔⑻崛?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2017-08-28 00:02
本文關(guān)鍵詞：基于J48決策樹的面向?qū)ο蠓椒ǖ耐恋馗脖恍畔⑻崛?/strong>
更多相關(guān)文章： 面向?qū)ο蟮挠跋穹治?/b> J算法 決策樹 土地覆被分類
【摘要】：過去10多a來,面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒ㄔ诟叻直媛视跋裥畔⑻崛≈斜憩F(xiàn)出了明顯優(yōu)勢(shì),得到了快速發(fā)展。該方法中一個(gè)難題是,如何有效地建立滿足健壯性和通用性準(zhǔn)則的分類規(guī)則集。基于數(shù)據(jù)挖掘原理的決策樹方法有望提供有效的解決方案。選用WEKA J48算法從影像光譜、紋理和地形特征等諸多參數(shù)中優(yōu)選出部分參數(shù)構(gòu)建決策樹分類模型,以此建立分類規(guī)則集,并集成于面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惙椒ㄖ�。利用Landsat5 TM影像和ASTER數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)進(jìn)行的甘肅省會(huì)寧縣白草塬地區(qū)土地覆被分類的結(jié)果表明,本方法所建立的分類規(guī)則集具有較佳的健壯性和通用性,其分類精度明顯優(yōu)于基于像元的最大似然法和基于試錯(cuò)性規(guī)則集的面向?qū)ο蠓ā?br/> 【作者單位】： 蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;甘肅省地圖院;中國(guó)人民解放軍61175部隊(duì);
【關(guān)鍵詞】： 面向?qū)ο蟮挠跋穹治?/strong> J算法 決策樹 土地覆被分類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金“遙感影像多尺度分割質(zhì)量評(píng)價(jià)與參數(shù)優(yōu)選方法研究”(編號(hào):41271360) 甘肅省濕地自然邊界確定試點(diǎn)項(xiàng)目共同資助
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 0引言遙感技術(shù)是土地利用/土地覆被變化信息提取的重要手段[1]。早期的影像分類主要基于像元光譜特征和有限紋理特征進(jìn)行處理,其結(jié)果通常難以滿足生產(chǎn)部門的制圖要求[2]。2000年以來,高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)呈爆炸式的增長(zhǎng),快速準(zhǔn)確提取地學(xué)信息的社會(huì)需求有力地推動(dòng)了自動(dòng)化遙 【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條
1 于文婧;楊建宇;張超;劉雪;孫家波;;基于MODIS數(shù)據(jù)的三北工程區(qū)的林地提取方法研究[A];中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)電氣信息與自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)農(nóng)村電氣化分會(huì)科技與教育專委會(huì)2010年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要[C];2010年
2 于鳳鳴;包玉海;卓義;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土地覆被分類中的應(yīng)用研究[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2007年年會(huì)生態(tài)氣象業(yè)務(wù)建設(shè)與農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2007年
3 魏強(qiáng);王衛(wèi);;基于MODIS和TM數(shù)據(jù)的京津冀地區(qū)土地覆被分類方法研究[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條
1 趙軍利;集成層次決策樹于基于對(duì)象的影像分析方法的土地覆被分類研究[D];蘭州大學(xué);2015年
2 李金山;復(fù)雜地形區(qū)土地利用/土地覆被分類研究[D];青海師范大學(xué);2013年
3 張連，
本文編號(hào)：746387
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/746387.html
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【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金“遙感影像多尺度分割質(zhì)量評(píng)價(jià)與參數(shù)優(yōu)選方法研究”(編號(hào):41271360) 甘肅省濕地自然邊界確定試點(diǎn)項(xiàng)目共同資助
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 0引言遙感技術(shù)是土地利用/土地覆被變化信息提取的重要手段[1]。早期的影像分類主要基于像元光譜特征和有限紋理特征進(jìn)行處理,其結(jié)果通常難以滿足生產(chǎn)部門的制圖要求[2]。2000年以來,高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)呈爆炸式的增長(zhǎng),快速準(zhǔn)確提取地學(xué)信息的社會(huì)需求有力地推動(dòng)了自動(dòng)化遙
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1 于文婧;楊建宇;張超;劉雪;孫家波;;基于MODIS數(shù)據(jù)的三北工程區(qū)的林地提取方法研究[A];中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)電氣信息與自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)農(nóng)村電氣化分會(huì)科技與教育專委會(huì)2010年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要[C];2010年
2 于鳳鳴;包玉海;卓義;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土地覆被分類中的應(yīng)用研究[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2007年年會(huì)生態(tài)氣象業(yè)務(wù)建設(shè)與農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2007年
3 魏強(qiáng);王衛(wèi);;基于MODIS和TM數(shù)據(jù)的京津冀地區(qū)土地覆被分類方法研究[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條
1 趙軍利;集成層次決策樹于基于對(duì)象的影像分析方法的土地覆被分類研究[D];蘭州大學(xué);2015年
2 李金山;復(fù)雜地形區(qū)土地利用/土地覆被分類研究[D];青海師范大學(xué);2013年
3 張連，
本文編號(hào)：746387
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