遥感影像提取土地覆盖信息的决策树优化方法

发布时间：2017-06-28 15:05

  本文关键词：遥感影像提取土地覆盖信息的决策树优化方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：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。
【作者单位】： 湖北中医药大学管理学院/湖北省人文社会科学重点项目研究基地中医药发展研究中心;
【关键词】： 高分辨率遥感影像 决策树 模拟退火 破碎度
【基金】：湖北省社会科学基金项目([2010]349) 湖北省人文社会科学重点项目研究基地——中医药发展研究中心项目(ZX2013Y8)
【分类号】：P237
【正文快照】： 0引言土地利用/覆盖及其变化是全球环境变化过程中的重要因子[1],在全球可持续发展中占有重要的地位。而土地利用/覆盖作为全球环境变化的研究热点,也更多的使用遥感技术进行研究。遥感影像分类一直是遥感研究领域里的一项重要内容[2],是遥感应用的基石,因为它是遥感影像转换

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  本文关键词：遥感影像提取土地覆盖信息的决策树优化方法，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：494253