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基于决策树的面向对象分类方法研究

作　者: 陈丽萍
导　师: 武文波
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 遥感 面向对象分类 决策树算法 规则
分类号: P283.8
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


图像分类是专题制图的基础，也是遥感应用研究的基础，在遥感影像的处理过程中处于重要的地位。图像分类的精度直接影响到生产遥感影像各种产品精度的质量。高精度的遥感影像分类有利于影像的定性、定量分析和专题信息的提取。在遥感图像处理的各个环节中，分类方法是影响分类质量好坏的关键技术。传统的基于像元的分类方法已很难满足高分辨率遥感影像处理的要求。因此，本文在全面分析、总结国内外研究成果的基础上，以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源，进行遥感影像分类方法的研究，旨在提高分类精度，使其更广泛应用于国土资源调查、土地动态监测、基础地理信息更新等方面。本文主要研究了如下内容：(1)本文提出了基于决策树的面向对象分类方法。首先通过多尺度分割方法对遥感影像进行分割，得到一个个的分割对象，然后对每个对象进行特征提取，利用决策树C4.5算法对训练样本进行自动知识挖掘，最后利用建立的决策树和分类模型进行面向对象分类。同时利用该方法对高分辨率影像进行了分类实验，实验结果表明了该方法的优越性。(2)决策树分类规则的建立实现了自动化及可视化。通过对决策树C4.5算法的研究，利用其对训练样本的学习过程，自动挖掘出分类规则，并将规则进行可视化表达。它突破了传统的决策树分类中通过经验总结才能获得规则，并且对分类者不需要有较高的遥感和地学知识要求。(3)建立了决策树编辑器，使分类规则的自动提取与人工干预相结合的功能得以实现。通过该编辑器，可以对决策树进行组织与管理，为在分类过程中加入人工干预提供了方法和途径。在一些较复杂的地区，在分类过程中，若将人为总结的分类经验与基于数学理论基础提取的规则相结合，可以提高分类精度。

全文目录


致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-12
1 绪论  12-20
  1.1 研究背景及意义  12-13
  1.2 国内外研究现状及发展  13-16
    1.2.1 基于像元的分类方法  13-14
    1.2.2 面向对象的分类方法  14-16
  1.3 研究内容、目的和方法  16-20
    1.3.1 课题来源  16
    1.3.2 研究目的  16
    1.3.3 研究内容及创新点  16-18
    1.3.4 研究方法  18-20
2 遥感影像分类方法  20-27
  2.1 现有主要的几种分类方法  20-24
    2.1.1 监督分类方法  20-22
    2.1.2 非监督分类方法  22-23
    2.1.3 人工神经网络分类方法  23-24
    2.1.4 模糊分类方法  24
  2.2 现有分类方法的局限性  24-25
  2.3 决策树分类方法  25-26
  2.4 本章小结  26-27
3 基于决策树的面向对象分类关键技术  27-39
  3.1 影像分割理论  27-29
    3.1.1 多尺度分割理论  27-28
    3.1.2 常规分割理论  28-29
  3.2 遥感影像对象特征提取  29-33
  3.3 决策树分类方法  33-38
    3.3.1 ID3 算法  33-34
    3.3.2 C4.5 算法  34-38
  3.4 本章小结  38-39
4 基于决策树的面向对象分类方法的设计与实现  39-50
  4.1 技术流程  39
  4.2 遥感影像预处理  39-42
    4.2.1 影像融合  40-41
    4.2.2 几何纠正  41-42
  4.3 影像分割与特征提取  42-43
    4.3.1 影像分割  42
    4.3.2 特征提取  42-43
  4.4 基于 C4.5 算法的面向对象分类  43-46
    4.4.1 建立决策树  43-44
    4.4.2 面向对象分类  44-46
  4.5 决策树编辑器的设计与实现  46-49
  4.6 本章小结  49-50
5 遥感影像分类应用实例分析  50-67
  5.1 实验数据  50-51
  5.2 影像分割与特征提取  51-54
    5.2.1 影像分割  51-52
    5.2.2 特征提取  52-54
  5.3 决策树建立  54-58
    5.3.1 样本选择  54-56
    5.3.2 建立决策树  56-58
  5.4 基于 C4.5 算法的面向对象分类  58-60
  5.5 分类对比实验  60-66
    5.5.1 分类精度指标  60-62
    5.5.2 分类对比实验  62-66
  5.6 本章小结  66-67
6 结论与展望  67-69
  6.1 结论  67
  6.2 展望  67-69
参考文献  69-72
作者简历  72-74
学位论文数据集  74-75

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 测绘学 > 地图制图学（地图学） > 地图编制 > 遥感制图
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