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本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM＋数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。 相似文献
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基于决策树分类的云南省迪庆地区景观类型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
决策树分类是基于空间数据挖掘和知识发现的监督分类方法。本研究利用遥感TM数据和DEM数据,构建分类决策树,并通过ENVI软件实现决策树分类,得到迪庆地区的景观类型分布图。同时利用传统的监督分类的方法进行分类,得到该地区景观类型分布图。利用野外实地采样的数据对两种分类方法进行精度评价,结果表明,两种分类方法的总体分类精度分别为85.5%和67.4%,决策树分类方法的总体分类精度比传统监督分类提高了近20%。在此基础上,研究云南省迪庆地区的景观类型分布状况,可得到以下结论:迪庆地区的景观类型主要有河谷灌丛面积约占5.5%,针叶林面积约占36.16%,亚高山灌丛草甸面积约占3.4%,高山冰雪面积约占3.7%,裸地面积约占25.4%,水体面积约占4.4%。除裸地和水体外,其他景观基本都沿着山体按海拔高度和坡向分布,其中面积最大的为针叶林景观。这与该地区高山峡谷地貌吻合。 相似文献
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基于MODIS/NDVI时序数据的土地覆盖分类 总被引：6，自引：0，他引：6
以250m分辨率的MODIS/NDVI时间序列数据为主要数据源,通过Sacizkky-Golay滤波重建高质量NDVI时间序列数据;同时融合500m分辨率的MODIS多光谱反射率数据和90m分辨率的DEM数据.将非监督分类法和决策树法相结合,进行黑龙江流域土地覆盖分类研究.对分类结果采用已有的土地覆盖数据和高分辨率遥感影像进行精度评价,评价结果表明,利用MODIS/NDVI时间序列数据获得较高精度的土地覆盖分类结果是可行的. 相似文献
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基于NOAA/AVHRR影像和地理空间数据的中国东北区景观分类研究 总被引：6，自引：3，他引：6
在借鉴前人工作的基础上,以地理空间数据和NOAA/AVHRR复合影像解译为基础,采用高程、坡度、土壤侵蚀强度等指标对中国东北区进行了景观分类:①根据≥10℃积温与干燥度将研究区划分为3个自然带、9个景观区;②通过地理空间数据与遥感信息的复合,对东北区NOAA/AVHRR影像进行解译,得出16种土地覆盖类型;③在各景观区内,将依据DEM和坡度数据进行划分的地貌类型和参照全国土壤侵蚀分类系统进行划分的土壤侵蚀类型,与土地覆盖类型叠加,再通过制图综合得到各区景观类型图;④将各区景观类型图进行接边处理,得到整个东北区的景观类型图.从分类结果可看出,平原和中、低山丘陵构成了东北区自然景观的主要特色,与实际状况基本吻合.丘陵地带多无侵蚀或微度侵蚀;平原周围山前台地大部分遭受轻、中度水蚀,高台地和熔岩高原所占比例较少.以土壤侵蚀强度作为景观类型划分指标,突出了景观类型在自然与人为干扰下的动态变化和潜在问题,有助于未来发展趋势的预测和对策的提出.运用地理空间数据辅助NOAA影像解译可以有效地提高精度,使NOAA/AVHRR数据在大尺度景观研究的深度和广度大大提高. 相似文献
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一种改进的SVM决策树文本分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
将SVM和二叉决策树结合起来构成SVM决策树的方法能够较好地解决多类文本分类问题,在此基础上引入了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的类间可分性度量方法,对SVM决策树分类器进行改进,实验表明,该方法有效地提高了SVM决策树多类分类器的分类精度和速度. 相似文献
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随着卫星遥感技术的断发展,影像图的成图精度越来越来高。卫星遥感技术融合了现代信息技术以及智能化遥感信息处理技术,其为城市规划、了解区域环境等方面提供了技术支撑。正射影像图是利用DEM对卫星遥感影像进行微分纠正、辐射改正以及镶嵌等,并依据规定对影像数据进行裁切,从而制作成正射影像图。 相似文献
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剪枝过程是决策树分类学习中的重要环节,能够简化决策树并提高决策树的泛化能力,避免对训练数据集的过适应。在PEP算法的基础上,本文提出了一种改进的决策树剪枝算法IPEP,实验结果表明,该算法剪枝效果较PEP算法更好。 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
研究针对海量数据流的分类方法,构建分类结果评判数学模型,保证分类系统的稳定性。与静态数据相比,数据流具有动态变化性、传输高速性、高维有序性以及规模宏大性,且存在概念漂移的现象,采用传统的分类方法进行数据流分类,很难处理其中大量的不确定性信息,分类的准确率较低、耗费时间长,无法达到理想的分类效果。为此,提出基于改进决策树算法的海量数据流分类方法。针对原始数据中的冗余进行预处理,去除冗余,提高分类效率,采用改进决策树算法,建立海量数据流决策树分类模型,并依据模糊粗糙集理论构建评判数学模型,对分类结果进行评价。实验结果表明,采用改进的分类方法进行海量数据流分类,能够有效的提高分类系统的稳定性与运行效率,保证分类结果的准确性,能够满足实际的应用需求。 相似文献
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归纳学习训练样本能够产生决策规则或决策树,通过决策规则或决策树分类新数据的方法称为决策树。本文以大连市旅顺口区为研究区域,分析该区影像信息选取分类样本,选取合适的特征,统计分析样本的特征值,运用基于特征的决策树分类方法,设计决策树分类器,来解决该区域土地利用分类问题。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2015,(29)
随着地理信息产业的迅速发展,人们对于地理信息的需求也急剧增加,地理数据的获取方式也是多种多样。激光雷达作为一种主动遥感技术,能够精确快速地获取地标物体的三维信息,受外界因素的影响比常规摄影测量方法小的多。本文首先介绍了机载雷达系统的特点、波形数据的相关研究现状、发展以及波形数据的数据格式、特点和进行高斯分解的必要性。在通过大量分析和实验的基础上,总结了波形数据的读取、去噪、平滑、参数优化、拟合到输出基于非线性最小二法求解的高斯参数结果的完整高斯分解流程。在完成高斯分解得到每个高斯函数参数的前提下,结合建筑物和树木的回波特性完成了实验测区数据的建筑物和树木的分类。本设计以全波形的Li DAR数据为基础,以建筑物树木的分类为目标,以波形分解生成DEM为重点,以"全波形数据的预处理-波形数据的高斯分解-生成DEM-实现建筑物和树木的分类"为研究主线在,用C++语言编程实现了城区建筑和树木的分类。 相似文献
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旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型。最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2016,(3)
毛乌素沙地位于鄂尔多斯高原向陕北高原过渡地带,是我国沙漠化较为严重的地区之一,也是我国沙尘暴发源地之一。由于近年来我国土地沙漠化日益明显,前景令人担忧,那么该沙地状态如何,故本文通过对2000年、2006年两期CBERS卫星遥感数据,应用多种卫星遥感信息分类方法进行分析对比,综合比较了不同卫星遥感信息提取方法的优缺点后,确定最终的分类方法为监督分类。以最优分类结果为基础,在认识沙漠化发生机理之后进行监测与分析,客观认识毛乌素沙地的沙化特征、荒漠化发展方式等特点,最终得出结论:毛乌素沙地沙化趋势总体发生逆转,呈现良性发展态势,但有局部地区发生恶化的现象。 相似文献
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在医疗系统中,人们通常使用决策树对患者的发病类型以及概率进行有效地分类预测.随着信息技术的普及,医疗系统中产生了大量的历史医疗记录,处理和分析这些海量的医疗数据给医疗系统带来了极大地挑战.本文针对海量医疗数据问题,提出了分布式构建决策树算法.该算法分布式逐层构建决策树,可以高效地构建决策树,快速有效地完成医疗系统中的预测工作.该算法是基于现有流行的云计算平台,使用MapReduce分布式框架设计的分布式算法.实验结果表明,该算法具有很好的扩展性和高效性. 相似文献