一种基于二叉决策树的植被分类方法研究

一种基于二叉决策树的植被分类方法研究

论文摘要

植被覆盖是国家开展的地理国情普查工作的重要组成部分。文章以高分辨率遥感影像为基础,完成影像预处理工作后,获取影像的光谱特征、归一化植被指数与纹理特征,由三种特征共同组成待分类影像,通过人工交互为每种植被选取样本,利用二叉决策树方法创建植被的分类规则,从而完成自动分类。将分类结果与地理国情普查的地表覆盖成果相互验证,同时对比实验表明分类实验总分类精度与Kappa系数均高于最大似然法的分类精度与Kappa系数,证明获取的二叉树的有效性。后续可利用二叉树快速更新,更新结果作为地理国情更新参考数据。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 基于二叉决策树的植被分类方法
  •   1.1 预处理
  •   1.2 获取影像特征
  •   1.3 选取植被样本创建分类规则
  •   1.4 精度评定
  • 2 对比试验与分析
  • 3 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈超,赫春晓

    关键词: 纹理特征,决策树,植被分类,地理国情普查

    来源: 现代测绘 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 江苏省基础地理信息中心,江苏省测绘研究所

    基金: 基于纹理信息与决策树的植被分类方法研究(JSCHKY201421)

    分类号: P237

    页码: 28-31

    总页数: 4

    文件大小: 3883K

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    一种基于二叉决策树的植被分类方法研究
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