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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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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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基于专家知识的决策树分类 总被引:1,自引:0,他引:1
基于ENVI运用专家知识的决策树分类、监督分类、非监督分类手段来实现对于Landsat TM影像和快鸟影像数据的图像分类处理,简单介绍了决策树的建立过程,以及如何进行预处理、分类后处理、精度评价。通过3种分类方式的比较,基于专家知识的决策树分类法具有分类判别规则十分灵活、分类决策树看起来很直观、分类条件清晰、分类效果好、运算效率高等特点。实验中,其分类方式的缺陷表现为分类过多、过于复杂,可能会产生错误的速度加快;决策树判别规则复杂,树形分枝多导致用户难以识别、理解、应用。 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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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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森林类型遥感影像自动制图在森林资源调查中有重要应用,本文以广西壮族自治区金秀县为研究区,基于多时相的Landsat-8数据,采用面向对象的决策树分类方法,对研究区森林类型自动识别进行了研究,分类结果表明:1)单一时相影像森林分类精度中,生长季前期最高,生长季末期次之,非生长季最冷月最低;2)结合生长季与非生长季的多时相影像森林类型自动识别精度较单一时相影像显著提高。 相似文献
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遥感图像分类是从复杂的地物类型中提取有效类别信息的过程。在研究区地物类型较为复杂的情况下,借助计算机对遥感数据进行类别预测可以提高分类效率和准确率。本文基于Weka平台,利用决策树C4.5算法构造分类模型,进而对未知类别数据进行预测。实验分析表明,基于Weka平台利用决策树C4.5算法对遥感图像分类是可行且有效的,且分类精度较高。 相似文献
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提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。 相似文献
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基于ASTER数据的决策树自动构建及分类研究 总被引:6,自引:3,他引:6
在对ASTER原始9个波段数据进行各种变换处理的基础上,采用数量化指标平均可分性方法确定参与分类的最佳特征组合; 结合研究区8种主要地物类型训练数据集,分别采用最大似然法、BP神经网络法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类法进行分类,提取主要地物的空间分布专题信息。经过379个野外样点的验证,结果表明: 决策树算法分类性能最优,神经网络算法次之,最大似然法效果最差; 与ENVI 4.1、ERDAS 8.7提供的传统决策树建立及分类方法比较,基于数据挖掘工具See 5.0和Cart的决策树生成和分类方法具有客观、高效率、分类性能可靠和精度高等优点。 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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针对GF-2卫星影像数据的特点,利用单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数(NDWI)阈值法、单波段阈值法与阴影水体指数(SWI)相结合的决策树法对刘家峡地区的水体信息进行了提取,同时提出一种单波段阈值法与增强阴影水体指数(ESWI)相结合的决策树分类法,并对以上几种水体提取的效果进行比较分析,发现单波段阈值法与ESWI相结合的决策树分类法能够有效地消除绝大部分阴影的影响,且提取效果较SWI的效果要好,NDWI与多波段算法提取效果次之,单波段阈值法提取效果较差. 相似文献
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