基于CART决策树算法的遥感影像分类研究的中期报告.docx

基于CART决策树算法的遥感影像分类研究的中期报告
一、研究背景
随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像已经成为获取地表信息的重要手段。遥感影像分类是利用遥感影像数据进行地物分类的过程，在自然资源调查、城市规划、环境监测等领域具有重要的应用价值。目前，基于机器学习的遥感影像分类方法已经成为热点研究方向之一。其中，决策树算法作为一种常用的分类方法，在遥感影像分类中也得到了广泛的应用。
二、研究目的
本研究旨在利用CART决策树算法对高分辨率遥感影像进行分类，实现对不同地物类型的自动识别和分类，为地理信息科学和遥感技术的进一步发展提供技术支持。
三、研究内容
1.高分辨率遥感影像的预处理：包括影像的获取、预处理、辐射定标和几何校正等。
2.特征提取：将预处理后的影像转化为特征向量。
3.CART决策树算法的原理介绍：介绍CART决策树算法的基本原理和关键步骤，包括特征选择、节点划分和剪枝等。
4.基于CART决策树算法的遥感影像分类：采用CART决策树算法进行遥感影像分类，并分析算法的精度和鲁棒性。
5.结果分析与评价：分析分类结果，评价算法的性能和可行性。
四、研究进展
目前，已完成高分辨率遥感影像的预处理和特征提取工作。在CART决策树算法方面，已经对算法的原理和关键步骤进行了详细介绍，并开始进行遥感影像分类实验。初步结果表明，CART决策树算法适用于遥感影像分类，并且具有较高的分类精度和鲁棒性。接下来，将进一步完善实验设计，优化算法参数，提高分类精度，并开展结果分析和评价工作。
五、研究意义
本研究将为高分辨率遥感影像分类提供一种基于CART决策树算法的新思路和新方法，拓展了遥感影像分类的研究范围和应用领域，对于推进地理信息科学和遥感技术的发展具有重要的意义。