基于J48决策树的面向对象方法的土地覆被信息提取

发布时间：2017-08-28 00:02

  本文关键词：基于J48决策树的面向对象方法的土地覆被信息提取

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【摘要】：过去10多a来,面向对象的影像分析方法在高分辨率影像信息提取中表现出了明显优势,得到了快速发展。该方法中一个难题是,如何有效地建立满足健壮性和通用性准则的分类规则集。基于数据挖掘原理的决策树方法有望提供有效的解决方案。选用WEKA J48算法从影像光谱、纹理和地形特征等诸多参数中优选出部分参数构建决策树分类模型,以此建立分类规则集,并集成于面向对象的影像分类方法中。利用Landsat5 TM影像和ASTER数字高程模型数据进行的甘肃省会宁县白草塬地区土地覆被分类的结果表明,本方法所建立的分类规则集具有较佳的健壮性和通用性,其分类精度明显优于基于像元的最大似然法和基于试错性规则集的面向对象法。
【作者单位】： 兰州大学资源环境学院;甘肃省地图院;中国人民解放军61175部队;
【关键词】： 面向对象的影像分析 J算法 决策树 土地覆被分类
【基金】：国家自然科学基金“遥感影像多尺度分割质量评价与参数优选方法研究”(编号:41271360) 甘肃省湿地自然边界确定试点项目共同资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言遥感技术是土地利用/土地覆被变化信息提取的重要手段[1]。早期的影像分类主要基于像元光谱特征和有限纹理特征进行处理,其结果通常难以满足生产部门的制图要求[2]。2000年以来,高分辨率卫星遥感数据呈爆炸式的增长,快速准确提取地学信息的社会需求有力地推动了自动化遥

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3 张连，

本文编号：746387