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针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。 相似文献
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面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类 总被引:1,自引:0,他引:1
GF-6 WFV影像是中国首颗带有红边波段的中高分辨率8波段多光谱卫星的遥感影像,对于其影像及红边波段对作物分类影响的研究利用亟待展开。本文结合面向对象和深度学习提出一种适用于GF-6 WFV红边波段的卷积神经网络(RE-CNN)遥感影像作物分类方法。首先采用多尺度分割和ESP工具选择最佳分割参数完成影像分割,通过面向对象的CART决策树消除椒盐现象的同时提取植被区域,并转化为卷积神经网络的输入数据,最后基于Python和Numpy库构建的卷积神经网络模型(RE-CNN)用于影像作物分类及精度验证。有无红边波段的两组分类实验结果表明:在红边波段组,卷积神经网络(RE-CNN)作物分类识别取得了较好的效果,总体精度高达94.38%,相比无红边波段组分类精度提高了2.83%,验证了GF-6 WFV红边波段对作物分类的有效性。为GF-6 WFV红边波段影像用于作物的分类研究提供技术参考和借鉴价值。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(6)
为探索GF-1 PMS多光谱数据影像在低山丘陵地貌破碎地区主要农作物遥感识别中的信息有效性,以重庆市永川区卫星湖街道为例,利用研究区多时相、多光谱特征影像,对研究区油菜、玉米、水稻等主要作物进行信息提取。提取结果显示,利用GF-1多时相多特影像,水稻作物信息提取生产精度与用户精度均达到90%以上,提取精度较低的旱地作物玉米提取效果也得到了提升,油菜作物信息提取生产精度大幅度高于用户精度,主要作物提取总体精度OA为80.93%,Kappa系数0.635,分类质量达到较好水平。基于多时相GF-1影像光谱、纹理等特征的面向对象分类方法,能够有效地提取南方低山丘陵破碎地貌地区主要农作物空间分布信息,提高主要农作物的遥感识别精度,为山地农作物遥感信息提取提供参考。 相似文献
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基于影像多种特征的决策树分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074。 相似文献
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基于MODIS数据的决策树分类方法研究与应用 总被引:23,自引:0,他引:23
介绍了目前国际上流行的两种决策树算法———CART算法与C4·5算法,并引入了两种机器学习领域里的分类新技术———boosting和bagging技术,为探究这些决策树分类算法与新技术在遥感影像分类方面的潜力,以中国华北地区MODIS250m分辨率影像进行了土地覆盖决策树分类试验与分析。研究结果表明决策树在满足充分训练样本的条件下,相对于传统方法如最大似然法(MLC)能明显提高分类精度,而在样本量不足下决策树分类表现差于MLC;并发现在单一决策树生成中,分类回归树CART算法表现较C4·5算法具有分类精度和树结构优势,分类精度的提高取决于树结构的合理构建与剪枝处理;另外在决策树CART中引入boosting技术,能明显提高那些较难识别类别的分类准确率18·5%到25·6%。 相似文献
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遥感影像提取土地覆盖信息的决策树优化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高分辨率遥感影像分类的传统ID3算法采用的信息增益熵为局部非回溯的启发式的缺点,提出了决策树引入模拟退火算法,得到一个面向影像特征优先级的优化的决策树分类算法。采用优化的决策树算法进行高分辨率遥感影像的分类,能较好地解决样本依赖性问题,并且得到一个全局优化的分类结果。通过实验,对农村地区的SPOT影像进行分类,并且通过对较优尺度下优化的决策树算法与神经网络算法和最大似然法对实验区域的影像分类精度的比较,证明了与ID3决策树分类方法相比较,优化的决策树方法能有效地提高农村地区在各尺度下SPOT影像的分类精度。 相似文献
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沿海地区地表覆盖信息是全国地理国情普查的重要内容,遥感影像分类技术为沿海地区地表覆盖信息提供了一种重要方法。本文基于GF-1高分辨率遥感影像,建立了沿海地区地表覆盖分类系统,采用中国测绘科学研究院自主研发的面向对象GLC决策树分类方法和软件进行了地表覆盖分类。通过对某试验区进行分类试验,并结合该区地表覆盖标准分类图进行精度评价,验证了基于高分辨率影像,面向对象GLC决策树分类方法在沿海地区地表覆盖信息提取上的有效性及优越性,其总体分类精度和Kappa系数分别为87.201 8%、0.840 6,均高于SVM分类法。最后提出基于高分辨率遥感影像的沿海地区地表覆盖信息提取流程。 相似文献
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利用Landsat时序NDVI数据进行新疆石河子垦区灌溉作物分类 总被引:3,自引:2,他引:1
精确的农作物分类信息对于农业环境评估、水资源利用规划非常重要,尤其是在干旱、半干旱地区。本文利用30 m分辨率的Landsat NDVI时间序列数据进行了新疆石河子垦区混合农作物精确区分的潜力研究。首先利用S-G滤波重构了Landsat NDVI时间序列,然后基于SVM模型对研究区域农业类型进行了精确分类。在SVM分类模型作用下,S-G重构后的时间序列有效地将该地区棉花、玉米、小麦等主要作物区分开来,精度高于0.86,Kappa系数大于0.82。结果表明,S-G滤波能够有效提高NDVI时间序列数据质量;TM影像时间序列在监测干旱、半干旱地区的作物类型和种植方式随时间的变化方面存在巨大潜力。 相似文献
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Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。 相似文献
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基于2015年多时相MODIS数据,以黑龙江省主要农作物(大豆、玉米和水稻)为研究对象,利用黑龙江省主要作物的物候期特征、NDVI特征曲线信息和NDWI反映的耕地类型,采用决策树构建不同种类农作物的遥感提取模型,以提取大尺度农作物的空间分布格局信息。结果表明,构建的遥感提取模型有效地提取了主要农作物的空间分布信息,以东北实地调查数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为83.90%、84.71%和78.26%;以统计数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为84.463%、88.094%和81.485%。 相似文献
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为了准确获取新都区土地利用类型,以2007年四川省成都市新都地区的TM遥感影像为数据源,基于决策二叉树分类方法,在利用各类典型地物的反射光谱特性及典型归一化指数的基础上,结合目视解译,建立了一组能快速、准确提取土地利用信息的决策树分类规则,对研究区域遥感影像进行决策树分类。研究结果表明,决策树分类总体精度和Kappa系数分别为81.00%和0.7314,取得了较为满意的分类结果。 相似文献
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以山东省为研究区域,利用2009年9月MODIS的8 d合成波段反射率产品MOD09,选择特征变量植被指数(NDVI、EVI)、NDWI、NDMI、NDSI及辅助信息DEM,通过选取其中的影像特征组合来确定分类方案,构建各波段组合的CART决策树,对MODIS影像进行分类,得到CART决策树的最优波段组合。结果表明,特征变量DEM、NDVI、EVI对分类结果贡献较大;将CART决策树的分类结果与其相对应的最大似然分类结果进行比较可知,基于影像多特征的CART决策树分类方法能明显提高分类精度。 相似文献
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高邮湖湿地是江苏省重要湿地之一,对生态、环境控制、调节气候和保护生物多样性具有重要意义。采用2007年的LandsatTM影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、土壤调节植被指数(SAVI)和最佳土壤调节植被指数(OSAVI)6种植被指数做了光谱特征分析,从而确定出最佳指数模型,并基于决策树方法,实现研究区景观信息的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度,其总体精度达到79.58%,Kappa系数为0.721 0,分类结果理想且人工参与灵活。 相似文献
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泥炭沼泽是重要的湿地类型之一,对全球变化和生态平衡具有重要意义。本研究在野外实地调查和对比不同地物类型在不同极化方式下雷达影像后向散射系数差异的基础上,以ENVISAT ASAR、Landsat TM与数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据为基本信息源,利用面向对象与决策树分类相结合的遥感影像分类方法,实现对小兴安岭西部泥炭沼泽典型分布区不同泥炭沼泽类型的空间分布信息提取,总体分类精度93.54%,Kappa系数0.92。结果表明,该方法在泥炭沼泽信息提取方面具有较大的应用潜力,相对于先前的研究,在分类精度上有一定的提高。 相似文献