10.12118/j.issn.1000-6060.2019.05.19
基于CART决策树的沙地信息提取方法研究
为研究沙地信息提取的方法,采用基于CART决策树的面向对象方法,提取中卫市沙坡头区的沙地信息.首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层,然后选择合适的提取特征和训练样本点,最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树,并对地物进行分类,提取出沙地信息.结果 表明:采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度,依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77%,是最近邻分类结果的1.12倍,支持向量机分类结果的1.57倍,此外,NDBI(归一化裸露指数)、GSI(粒度指数)和SWIR2(第七波段)均值可以成功的将沙地、戈壁和裸岩石砾地三个易混地物区分开来,是沙地提取过程中三个重要的特征指数.
面向对象、多尺度、光谱差异、CART决策树、沙地提取
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TP75;TP391.41;P237
国家自然科学基金41561087
2019-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1133-1140