EO-1 Hyperion数据不同波段组合的分类结果比较

高光谱遥感是目前的一个热点研究邻域。采用EO-1 Hyperion数据,应用波段选择的方法,比较了不同波段组合用于同一研究区地物分类的效果。     

基于决策树的多源遥感数据分类

遥感影像是获取土地覆盖信息的重要手段。分析了影响决策树分类的特征因子,并根据这些因子构建分类决策树。结合中分辨率多源遥感数据,对贡嘎山区进行土地覆盖分类,通过与最大似然法分析对比,基于决策树的多源数据分类对试验区的分类精度(总体精度85.71%,Kappa系数0.83)远高于基于像素的最大似然法监督分类(总体精度63.56%,Kappa系数0.58)。     

运用EO-1 Hyperion数据和单类支持向量机方法提取岩性信息

将扩展的单类支持向量机方法运用到高光谱岩性识别中, 并分析和评价该方法的性能。利用单类支持向量机分别提取各个感兴趣的岩性类别, 对于被识别为多个岩性类别的像元, 根据该像元与每个单类支持向量机所确定的分类超平面的距离来确定属于哪一类别, 这样, 利用扩展的单类支持向量机来可提取多个感兴趣的岩性类别。将该方法运用到新疆准噶尔地区的EO-1 Hyperion高光谱数据岩性分类中, 并与传统的光谱角制图方法进行比较。结果表明, 扩展的单类支持向量机方法的岩性分类精度显著高于光谱角制图方法, 是一种新的可用于高光谱数据的岩性分类方法。     

高光谱图像植被类型的CART决策树分类

为提高植被分类的精度, 在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响。以长白山为研究背景, 基于CART（Classification And Regression Tree）算法构建决策树模型, 对高光谱图像进行植被分类。由于混合像元的影响, 以采用PPI（Pixel Purity Index）提取的纯净像元作为训练样本, 提取植被指数、 纹理和地形等分类特征变量。基于这些变量构建CART决策树对植被分类, 并将结果与最大似然法分类结果进行比较。结果表明, CART决策树分类法可实现光谱、 纹理和地形特征的有效组合, 有较好的分类效果。     

数据分类中决策树算法的一些改进

分类是数据挖掘中重要的研究课题.决策树方法是一种常用的分类算法,所建立的树型结构模型很直观,易于理解.传统的分类方法在处理海量数据时会出现性能下降或精度降低的问题,经过改进的ID3算法,基于SPRINT,消除了内存的限制,运算速度快,具有可伸缩性,性能较好.     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

基于词条聚合和决策树的文本分类方法

根据词条聚合和决策树原理,提出了一种文本分类的新方法.决策树分类方法具有出色的数据分析效率和容易抽取易于理解的分类规则等优势,但只能应用于维数较低的特征空间.本方法将与各个类别相关程度相似的词条聚合为一个特征,有效地降低了向量空间的维数,然后再使用决策树进行分类,从而既保证了分类精度又获得了决策树易于抽取分类规则的优势.     

利用决策树模型的湿地提取与分类

为解决因湿地环境复杂且类型多样导致光谱混淆而难以对其自动遥感提取的问题,采用决策树模型的湿地信息提取方法,以Landsat OLI影像光谱特征和经缨帽变换后的数据为基础,结合不同类型湿地的环境特征和空间特征信息,提出先分区再分类的思想,构建决策树分类模型.对原始影像进行缨帽变换,利用变换后的湿度分量及地物的光谱特征规律,将研究区划分为水体区域、植被区域和非植被区域,然后分别对各个区域进行再分类,逐层分级,最终实现不同类型湿地的分级提取.研究结果表明:采用分区分类思想构建决策树模型,可以有效提取湿地信息,精度达87.50%.     

基于差异灰狼优化决策树的大数据分类方法

针对现有大数据分类算法中存在准确率低的问题,本文提出一种基于差异灰狼优化决策树的大数据分类方法.该方法首先将复杂的大数据输入M ap-Reduce框架中,采用主成分分析法对输入数据进行降维;然后利用支持向量机对压缩后的数据进行粗略分类;最后采用基于差异灰狼优化的决策树对支持向量机输出的类标签进行精细分类,获得更高的分类...     

基于SVM的决策树多类分类器及在遥感图像中的应用

利用三种不同的聚类方法——利用类均值的最小距离聚类、利用类均值的最大距离聚类和利用最大间隔准则聚类,提出了三个基于SVM的决策树多类分类器.为了检验所提算法的有效性和先进性,对AVIRIS遥感图像进行了实验.实验结果表明,本文所提的三种算法明显好于最小距离分类法、线性判别分类法、决策树分类法、OAR-SVM和OAO-SVM.     

GIS支持下的山区遥感影像决策树分类研究

以福建省顺昌县为研究区,首先利用光谱、纹理等信息对森林进行初分类;在此基础上,分析各森林类型在不同地形条件下的混淆情况,借助GIS手段,建立再分类规则,实现森林分类精度的提高。从分类总精度看,再分类结果较初分类结果高出9.11%,而Kappa系数则高出0.134 8,说明GIS支持下的决策树分类可较大幅度地提高南方山地丘陵区域的森林分类精度,具有良好的应用前景。     

基于决策树的网络流量分类方法

针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验,结果表明,采用C4.5决策树算法对网络流量分类,平均分类精度为93%,单类别分类精度均在90%以上,能有效地实现对网络流量应用类型的识别。     

植被高光谱遥感分类方法研究

结合具体的OMISI高光谱遥感数据,对各种常用植被高光谱遥感分类方法进行分类训练,通过比较分类性能,得到各种方法在植被高光谱分类中的若干应用规律和分类过程中选择最优分类方法的一些技巧。在此基础上,提出将传统分类方法与基于光谱特征匹配的分类方法相结合对高光谱图像进行分类的方法。     

利用决策树发掘分类规则的算法研究

主要介绍决策树方法,回顾利用决策树发掘分类规则的各种方法,并对算法进行评价,最后提出了一个利用决策树分类技术进行月降雨预报的算法。     

一种基于关联性度量的决策树分类方法

在介绍了一些典型的决策树分类算法的基础上,论述了所开发的面向先进制造企业的综合数据挖掘系统ScopeMiner中的决策树分类算法,该算法集中了ID3、C45和MedGen等典型算法的思想,并进行了改进·在建立决策树过程中采用关联性度量的计算来确定划分条件属性的顺序,通过阈值设定和处理简化了决策树的剪枝和优化过程,准确性高,分类速度快·系统已在某大型企业质量控制中得到了应用,取得了一定的经济和社会效益·文章详述了算法的执行过程、应用于冶金企业中的实例以及正确性证明和时间复杂性分析·     

光学遥感影像土地利用分类方法综述

土地是实现经济社会高质量发展的基础性资源,光学遥感影像以时间、空间、光谱等特有的优势为土地利用变化的发现、识别、分析提供了很好的支持,利用光学遥感技术提取土地利用变化信息已经成为重要的研究领域。论文以近年来土地利用分类相关文献为基础,分别从数据源、处理流程、处理精度、计算效率等角度对土地利用分类应用较为广泛的目视解译、监督分类、非监督分类、深度学习等四类方法进行了分析和总结。最后展望了光学遥感影像土地利用分类方法的发展方向     

电能质量扰动分类的决策树方法

提出一种新颖的基于决策树方法的电能质量扰动自动分类方法.该方法首先对采集到的扰动信号进行小波多分辨率分解,扰动信号在每个小波分解尺度的能量分布构成一个特征向量;然后利用CART决策树算法从这些特征向量构成的训练样本中自动提取相应的分类规则,得到决策树分类模型,并将该模型应用到电能质量扰动测试数据中.仿真结果表明所提电能质量扰动数据分类挖掘方法的有效性和鲁棒性.     

一种基于粗糙集的决策树构造方法

决策树是一种有效的数据分类方法。传统的决策树方法是通过信息熵的计算去生成决策树的节点,计算量大。基于粗糙集理论,利用近似精度的概念来进行属性选择,构造决策树,有效地提高了效率并降低了决策树的复杂度。