基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

基于高分遥感影像的城市精细土地分类研究

以湖北省咸宁市咸安区为研究区,选取2015年的Landsat遥感影像作为主要数据源,采用最大似然法对遥感图像进行土地利用一级分类,通过ArcGIS对城市一级地类进行定量分析,依托空间分析功能结合一级各类用地的空间布局,探讨基于高分影像的土地利用精细分类.实验采用混淆矩阵法来验证分类结果的精度,结果表明,总精度为93.7%.该分类方法能够有效提高城市土地精细分类精度和准确度.     

一种基于相关证据的数据融合算法

根据Dempster-Shafer证据理论和相关证据合成方法，将证据合成算法应用于神经网络分类器中，以提高分类器的分类精度。在UCI数据库的分类中的应用结果，证明了该方法的有效性。     

信度决策树中推理策略的改进

指出现有信度决策树中推理算法的不足之处,给出了一种新的基于规则的推理算法.新算法充分利用信度函数理论处理不确定信息的优势,采用折扣规则修正叶节点的输出,考虑了测试属性权重对分类结果的影响,提高了分类的精度和可靠性.针对现有证据组合规则处理冲突证据的不足,提出了一种新的证据组合规则,可以将相对可信度等信息有效融入证据组合过程.     

不确定性推理在文本分类上的应用研究

在文本分类中k-NN分类方法简洁而有效,但在多类分类问题中,由于类的重叠和属性的不足导致训练文本和类边界出现不确定性,而传统k-NN分类方法无法处理这种不确定性.该文借助于几种经典的不确定性推理方法:DS证据理论、模糊集理论、模糊-粗糙集理论,来改进传统k-NN文本分类方法,实验表明基于不确定性推理的方法能够提高文本分类的精度和召回率.     

中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例

"土地利用/土地覆被"(简称LUCC)是全球环境变化研究的热点问题之一,遥感技术是LUCC研究的重要手段,遥感影像LUCC信息的高精度自动提取成为众多专家学者关注的重要研究领域.Landsat系列卫星影像是最早且最为广泛使用的中分辨率陆地遥感影像.文章以2013年2月发射的Landsat8卫星的OLI影像为研究对象,利用ENVI软件,对太原市区的土地利用/土地覆被信息分别用最大似然法和决策树分类法实现自动提取,并进行精度比较.结果表明:最大似然法提取的总体精度为69.33%,Kappa系数为0.605 5,主要是耕地与林地、草地、建设用地以及建设用地与裸地的混分、错分现象较为严重,造成分类精度较低;而决策树分类法的自动提取通过确定适当的判别规则,使地类间的混分、错分现象明显改善,分类总体精度提高到91.33%,Kappa系数达到0.892 3,各土地利用类型的分类精度均有一定提高.     

基于Landsat影像的面向对象土地利用分类——以下辽河平原为例

基于Landsat OLI影像运用支持向量机和随机森林分类方法进行下辽河平原地区面向对象土地利用分类,同时探讨DEM因素对分类精度的影响.结果表明:(1)研究区随机森林分类的总体精度和Kappa系数优于支持向量机分类的结果,同时参考DEM因素有助于提高分类精度,总体精度最高为91.80%.(2)研究区支持向量机分类方法下水田和建设用地的分类精度较高;而旱地、林地、水域和未利用地更适用于随机森林分类方法.DEM因素对于水田、旱地、水域及未利用地的分类精度有提升作用,而对林地的分类精度有一定的削减.(3) 2015年研究区土地利用以耕地为主,其次是建设用地和林地,水域、未利用地和草地的面积相对较少.中等分辨率遥感影像的面向对象土地利用分类的适用性较好,可为区域土地利用信息提取提供参考.     

基于证据理论与变精度粗集的判断矩阵的构造

运用变精度粗集理论,结合专家的群决策,提出了一种新的判断矩阵的构造方法.根据证据理论综合专家群体评价结果,得出各决策因素的条件属性值与分类误差,进而利用变精度粗集的依赖因子,构造具有完全一致性的判断矩阵.在允许一定误差的基础上,尊重了专家意见,且满足了客观性要求.     

基于CART决策树的ZY-3卫星遥感数据土地利用分类监测

通过分析ZY-3卫星遥感影像光谱特征、数据质量,探讨其遥感影像在土地利用分类监测领域的应用前景.基于遥感影像特征,结合面向对象的分析思想,选择训练样本构建决策树分类模型,进行土地利用计算机自动分类,并通过混淆矩阵和Kappa分析对分类精度进行评价.研究表明：1)基于决策树模型和面向对象分类方法,ZY-3卫星遥感影像分类总体精度为88.76%,有助于提高影像分类精度;2)在分类模型中,ZY-3卫星影像对水域、耕地、公路用地和林地影像辨识度较高,而对于其它用地类型相对不足.3)ZY-3卫星数据高分辨率影像特征明显,影像可用于土地利用分类监测.     

Dempster-Shafer证据理论驱动的邻域粗糙分类方法

为了进一步改进邻域分类器的分类机制,提升分类性能,提出Dempster-Shafer(D-S)证据理论驱动的邻域粗糙分类方法。首先,采用邻域决策错误率作为属性重要性的指标研究基于邻域决策错误率的属性约简方法,通过删除冗余属性,为分类学习提供重要的属性集合;其次,改变传统多数投票机制,将D-S证据理论引入邻域样本的信息融合中,提出基于D-S证据理论的邻域分类器;最后,基于UCI公共数据集的实验结果表明,所提方法相较于多数投票机制下的邻域分类器,具有更高的分类精度,为邻域分类方法的进一步研究提供了新的思路。