基于决策树的多角度遥感影像分类

快速准确地获取土地利用/覆被信息是遥感领域研究的一个热点课题.本文用5种决策树分类器及MISR多角度数据,对塔里木河下游地区进行土地覆被分类研究.通过对不同波段和观测角数据组合形成的6个数据集进行分类比较发现:(1)无论使用哪种分类器,相比于天底角观测方式,多角度观测都能获得更高的分类精度,特别是能显著提高灌木,林地和草地类型的分类精度,说明多角度观测能有效地反映地物的反射异质性信息,更好地区分地物.(2)与MLC分类法相比,决策树算法的分类精度更高,特别是随机森林和C 5.0方法最为突出,说明决策树的分类能力要优于MLC法.使用多角度数据集时,这种差别更明显,说明决策树能更有效地利用多角度信息.(3)4种决策树算法(J48,Random Forest,LMT,C 5.0)使用近红外波段的分类效果好于使用红光波段的分类效果,说明近红外波段能提供更多的地物反射异质性信息.     

基于决策树的戈壁信息提取研究

 戈壁是我国西北干旱地区的一种主要地表景观类型。由于戈壁所处地带自然条件恶劣,人烟稀少不便于实地调查研究的开展,所以目前关于戈壁的研究资料非常少。本文以戈壁典型分布区内蒙古自治区额济纳旗为例,以Landsat TM遥感影像以及30 m DEM作为基本数据源,首先借助DEM数据,在GIS中,提取出非戈壁分布区,然后,在分析不同典型地物光谱特征基础上,建立基于知识的决策树信息提取模型,利用该模型实现了侵蚀型戈壁与堆积型戈壁信息的自动提取,戈壁信息提取总体精度达到91.57%,研究为使用遥感影像快速获取戈壁信息提供了技术支持。     

基于决策树的帽天山小流域磷矿开采区植被遥感判读研究

基于RS技术平台,将ASTER遥感数据与土地利用现状图和地形图相结合,采用决策分类方法对抚仙湖帽天山小流域磷矿开采区植被类型进行分类研究,结果表明,基于RS的多源数据融合对小流域内不同植被类型信息具有较强的识别能力,通过野外随机抽样证实,帽天山小流域磷矿开采区植被类型遥感解译准确率92%。     

3个时期骆马湖大型水生植物的分布及变化

大型水生植物对湖泊的生物地球化学循环具有重要影响.一方面,大型水生植物在生长过程吸收营养;另一方面,其通过向水体释放氧气而影响磷元素以及其他相关因子,进而影响磷元素的生物地球化学循环.为了从宏观上了解骆马湖生态系统变化,以1990年9月20日、2000年5月2日和2008年10月15日Landsat TM/ETM+影像为主要数据源,以大型水生植物的归一化植被指数(NDVI)为测试变量,运用分类回归树(classifica-tion and regression tree,CART)方法确定分割阈值,通过构建知识决策树的方法识别骆马湖大型水生植物动态变化特征.3个时期的遥感分类的总体精度与kappa系数分别为92.28％和0.87、91.73％和0.86、93.38％和0.88,因此,该方法的分类精度完全满足骆马湖水生植物分布及变化的研究.研究结果表明,骆马湖大型水生植物分布面积由1990年的55.461 6 km2,减少到2000年的41.801 4 km2,2008年又增加到79.065 km2;大型水生植物主要分布在骆马湖北部河湖交汇区;人类活动干扰是造成骆马湖大型水生植物分布面积发生变化的主要原因.     

基于MODIS影像多特征的CART决策树分类

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。     

基于多源遥感数据的藻华信息提取研究

将同期的ENVISAT ASAR图像和MODIS图像进行配准,利用经过大气校正后的MODIS光学图像,根据分类决策树对图像EVI进行分类,借此对太湖的藻华和非藻华区域进行划分,并以此为据在ASAR图像上研究两者的V/V后向散射特性,使用阈值法对藻华范围进行提取,并将结果与MODIS图像上得到的藻华范围进行对比。结果表明,通过ASAR图像与MODIS图像得到的藻华范围较好的吻合,说明在一定条件下,ASAR图像可以显示出藻华。最后,本文还从机理上探讨了风速对藻华成像的影响,分析了光学和微波图像提取藻华范围不完全一致的原因以及利用微波数据监测藻华的局限性。     

Relationship between Soil＇s Seasonal Freezing Process and Daily Accumulative Hourly Temperature in Northern Xinjiang Region

传统的度日因子模型很难分辨在结冻期土壤每日结冻和解冻的过程,而日小时积温可以区分正积温和负积温对土壤冻结过程的影响.利用北疆地区1951-2010年气象站数据和决策树算法,分析计算日小时积温及表层5cm和10cm土壤冻结状态数据及日小时积温对季节性冻土冻结现象的影响.结果表明：在北疆范围年小时正积温以每年平均160℃增长,而年小时负积温以每年平均153℃减少.季节性冻土发生冻结现象所需的临界值分布与北疆地区气候和土壤分布基本一致,但仍存在空间差异性.北疆地区5cm土壤结冻所需的日小时负积温为-50℃以下,而5cm到10cm土壤结冻所需日小时负积温的平均值差值为-15℃左右.与日最低气温和日平均气温作为土壤结冻判据相比,日小时积温临界值作为判据可获得较高的精确度.在昌吉地区和阿勒泰地区冻土的平均深度随着日小时负积温临界值的增加而减少.     

利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究

应用决策树的理论和方法,利用遥感数据及其他相关数据和资料进行土地利用信息分类。通过研究地物光谱统计特征,讨论了通过耕地指数等归一化地类指数来增强影像地类特征、结合DEM提取土地利用信息的决策树分支点的设计方法,较好地解决了水体和建筑阴影、道路等容易混淆区域的区分问题。     

基于决策树分类的某市土地利用变化研究

以不同时相Landsat TM／ETM＋遥感图像作为数据源,分析某市1987—2000年的土地利用变化信息。综合考虑遥感影像波段间的相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合;通过对光谱和非光谱信息的统计与分析,利用决策树分类的方法对各影像进行分类;构建土地利用类型变化规则,获取该市区1987—2000年的土地利用变化数量和空间分布状况,并分析变化及其原因。结果显示：1987—2000年间该市土地利用类型发生较大变化,其中耕地面积明显减少,建设用地面积大幅度增加。经分析,控制人口的增长和制定有效的土地利用政策才是该市土地利用合理化的有效措施。     

模糊决策树技术在化探异常提取中的应用

勘查地球化学是地质找矿的一种重要手段,而能否有效地提取地球化学异常决定了化探工作的成败。模糊决策树技术是近年来迅速发展的一种数据挖掘方法,笔者在系统总结前人研究成果的基础上提出了一种简单模糊决策树的思想来提取地球化学异常,以三江南段地区1∶20万水系沉积物测量数据为例验证了该技术在寻找多金属矿方面的可行性。结果表明:该方法提取的地球化学元素组合异常与现有矿点吻合程度好,明显优于使用元素累加和求取异常的做法。模糊决策树技术用于提取地球化学异常不仅具有理论价值,而且对三江南段地区的矿产勘查具有指导意义。