基于决策树方法的遥感分类研究被引量：2

On Remote Sensing Classification Based on Decision Tree Method

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摘要利用监督分类和决策树分类2种方法对研究区域进行地表覆盖分类,将分类结果与Google Earth影像、地形图对比进行精度评定。结果表明,决策树分类总体精度和Kappa系数分别为86.462 9%和0.827 1,较监督分类的总体精度和Kappa系数分别提高了5.347%和0.067 1,对于地形复杂的地区,能有效提高分类精度。

作者杨育桢陈晓宁高永吉

机构地区大理学院西安科技大学

出处《测绘标准化》 2015年第2期10-11,共2页 Standardization of Surveying and Mapping

关键词决策树分类监督分类 NDVI DEM 精度分析

分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

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参考文献6

1李德仁,王树良,李德毅,王新洲.论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2002,27(3):221-233. 被引量：237
2吴健生,潘况一,彭建,黄秀兰.基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类--以云南省丽江市为例[J].地理研究,2012,31(11):1973-1980. 被引量：38
3潘琛,杜培军,张海荣.决策树分类法及其在遥感图像处理中的应用[J].测绘科学,2008,33(1):208-211. 被引量：58
4蔡栋,魏巍.基于决策树的水生植被遥感信息提取研究[J].安徽农业科学,2009,37(16):7615-7616. 被引量：3
5朱海涛,张霞,王树东,王晋年,孙艳丽.基于面向对象决策树算法的半干旱地区遥感影像分类[J].遥感信息,2013,28(4):50-56. 被引量：12
6华晔,张涛,奚后玮,王玉斐,黄秀丽.基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究[J].计算机技术与发展,2012,22(6):198-202. 被引量：8

二级参考文献120

1潘琛,杜培军,罗艳,袁林山.一种基于植被指数的遥感影像决策树分类方法[J].计算机应用,2009,29(3):777-780. 被引量：41
2翁惠玉,马范援,朱义军,杨传厚.网络搜索引擎的现状分析[J].情报学报,1999,18(S1):105-107. 被引量：25
3石冰,郑燕峰.信息检索中的数据挖掘技术[J].情报学报,1999,18(S1):108-111. 被引量：26
4柯长青.湖泊遥感研究进展[J].海洋湖沼通报,2004(4):81-86. 被引量：55
5孙赜,白志强,樊光明,施彬.决策树方法在遥感地质填图中的应用[J].地球科学（中国地质大学学报）,2004,29(6):753-758. 被引量：6
6黎夏,叶嘉安.基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统[J].地理研究,2005,24(1):19-27. 被引量：213
7秦文.分类技术中的决策树算法分析[J].深圳信息职业技术学院学报,2004,2(1):54-58. 被引量：10
8李彤,吴骅.采用决策树分类技术对北京市土地覆盖现状进行研究[J].遥感技术与应用,2004,19(6):485-487. 被引量：36
9John Durkin,蔡竞峰,蔡自兴.决策树技术及其当前研究方向[J].控制工程,2005,12(1):15-18. 被引量：63
10李宁,乐琦.决策树算法及其常见问题的解决[J].计算机与数字工程,2005,33(3):60-64. 被引量：25

共引文献348

1李慧慧,陈笑蓉.基于土地规划的空间聚类算法[J].郑州大学学报（理学版）,2007,39(3):100-103. 被引量：2
2胡晋山,何宗宜,康建荣,刘鹏程.空间数据挖掘技术及其在数字矿山中的应用[J].测绘科学,2008,33(S1):153-155. 被引量：4
3刘培,杜培军,赵卫常,张华鹏.基于多时相遥感影像分析的城市土地利用/覆盖变化与热环境演变——以徐州市为例[J].水土保持通报,2009,29(1):45-50. 被引量：9
4王永刚.数据挖掘研究综述及其在国土资源信息化中的应用研究初探[J].国土资源信息化,2009(2):21-25. 被引量：2
5王树良,王新洲,曾旭平,史文中.滑坡监测数据挖掘视角[J].武汉大学学报（信息科学版）,2004,29(7):608-610. 被引量：12
6高晓洁,王小平,初建杰.面向飞机维护应用反馈系统的知识管理研究[J].航空制造技术,2011,0(6):92-94.
7韩涛.遥感监测土地覆盖变化的方法及研究进展[J].干旱气象,2004,22(2):76-81. 被引量：18
8张引,陈敏,廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展,2013,50(S2):216-233. 被引量：379
9范大昭,雷蓉,张永生.从地理数据库中探测奇异值[J].测绘科学,2004,29(5):12-15. 被引量：2
10王金凤,杨丽徙,陈根永.空间数据挖掘在电力系统中的应用探讨[J].继电器,2004,32(18):79-82. 被引量：3

同被引文献20

1刘志刚,史文中,李德仁,秦前清.一种基于支撑向量机的遥感影像不完全监督分类新方法[J].遥感学报,2005,9(4):363-373. 被引量：17
2惠文华.基于支持向量机的遥感图像分类方法[J].地球科学与环境学报,2006,28(2):93-95. 被引量：46
3李小雁,许何也,马育军,王建华,孙永亮.青海湖流域土地利用／覆被变化研究[J].自然资源学报,2008,23(2):285-296. 被引量：67
4陈华,陈书海,张平,严卫东.K-means算法在遥感分类中的应用[J].红外与激光工程,2000,29(2):26-30. 被引量：26
5祁佳丽,李志强,李飞,聂学敏,李生寿.青海湖流域土地利用/土地覆盖变化研究[J].青海环境,2013,23(4):197-202. 被引量：2
6刘娟,蔡演军,王瑾.青海湖流域土壤遥感分类[J].国土资源遥感,2014,26(1):57-62. 被引量：10
7戴莉莉,李海涛,顾海燕,余凡.特征优选下的遥感影像面向对象分类规则构建[J].测绘科学,2019,44(2):26-32. 被引量：9
8胡毅,刘凯,吴田,刘艳,苏梓铭.输电线路运行安全影响因素分析及防治措施[J].高电压技术,2014,40(11):3491-3499. 被引量：254
9曹林林,李海涛,韩颜顺,余凡,顾海燕.卷积神经网络在高分遥感影像分类中的应用[J].测绘科学,2016,41(9):170-175. 被引量：73
10付秀丽,黎玲萍,毛克彪,谭雪兰,李建军,孙旭,左志远.基于卷积神经网络模型的遥感图像分类[J].高技术通讯,2017,27(3):203-212. 被引量：26

引证文献2

1马凯,罗泽.基于卷积神经网络的青海湖区域遥感影像分类[J].计算机系统应用,2018,27(9):137-142. 被引量：5
2罗梦,杨知,费香泽,李闯,欧文浩,刘彬,马潇,王景朝.输电通道卫星遥感巡视特征选择与关键技术研究[J].电力信息与通信技术,2021,19(4):55-63. 被引量：6

二级引证文献11

1马仪,周仿荣,文刚,王一帆,王国芳,耿浩,曹俊.基于融合注意力机制的电力设施遥感识别方法[J].测绘通报,2024(S02):182-186.
2李淑敏,冯权泷,梁其椿,张学庆.基于深度学习的国产高分遥感影像飞机目标自动检测[J].遥感技术与应用,2018,33(6):1095-1102. 被引量：12
3刘钊,廖斐凡,赵桐.基于PSPNet的遥感影像城市建成区提取及其优化方法[J].国土资源遥感,2020,32(4):84-89. 被引量：11
4郑泰皓,王庆涛,李家国,郑逢斌,张永红,张宁.基于深度学习的高分六号影像水体自动提取[J].科学技术与工程,2021,21(4):1459-1470. 被引量：10
5李前景,刘珺,米晓飞,杨健,余涛.面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类[J].遥感学报,2021,25(2):549-558. 被引量：19
6卢元兵,李华朋,张树清.基于混合3D-2D CNN的多时相遥感农作物分类[J].农业工程学报,2021,37(13):142-151. 被引量：9
7黄然,方正云,马御棠,黄双得,文刚,刘靖,孙浩轩.基于变化检测的输电走廊外力破坏隐患区域识别[J].航天返回与遥感,2022,43(3):138-148. 被引量：3
8罗梦,魏盛桃,杨知.一种输电通道关键要素识别的知识图谱构建方法[J].电力信息与通信技术,2023,21(4):37-43. 被引量：1
9赵寅峰,张竟超,陈少宏,任雅茹,王大鹏.智能电力巡检中基于卫星遥感的环境要素提取方法[J].电力系统装备,2024(2):139-141.
10周仿荣,陈艳芳,杨鹤猛,王国芳,文刚,马仪.基于GAN网络的电力设施遥感图像去云算法研究[J].国外电子测量技术,2024,43(5):154-160.

1马红利,李祥武,白穆,刘玲玲,雷刚.基于多尺度遥感数据地表覆盖分类的一致性研究[J].测绘技术装备,2015,17(1):15-18.
2王馨爽,刘玲玲,吴桐,王祖亮,李宏建.多源遥感数据在地理国情监测中的应用[J].测绘标准化,2015,31(3):5-7. 被引量：3
3佃袁勇,杨光,方圣辉.傅里叶谱纹理和光谱信息结合的高分辨率遥感影像地表覆盖分类[J].武汉大学学报（信息科学版）,2017,42(3):362-368. 被引量：11
4王程,王虹,王晓迪.第一次地理国情普查中地表覆盖分类典型问题解析[J].测绘技术装备,2015,17(3):61-63. 被引量：3
5顾海燕,闫利,李海涛.语义网络模型的遥感影像面向对象分类[J].测绘科学,2016,41(1):185-189. 被引量：1
6谢酬,万紫,徐茂松,夏忠胜,张风丽.多时相全极化SAR数据融合方法与土地覆盖分类研究[J].国土资源遥感,2010,22(3):120-124. 被引量：2
7曹云刚.多时相ASAR数据的地表覆盖分类研究[J].测绘科学,2007,32(5):103-105. 被引量：12
8李怡,张世熔,李婷,刘宇,张林.基于ASTER影像的高山峡谷区主要地类自动提取方法研究[J].遥感技术与应用,2007,22(3):389-395. 被引量：2
9郑玉坤,庄大方.多时相AVHRR数据的傅立叶分析[J].中国科学院研究生院学报,2003,20(1):62-68. 被引量：19
10姜亢,胡昌苗,于凯,赵永超.地形抹平与半经验模型的Landsat TM/ETM+地形校正方法[J].遥感学报,2014,18(2):287-306. 被引量：9

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