基于决策树和面向对象技术的土地覆盖分类研究.docx

基于决策树和面向对象技术的土地覆盖分类研究
基于决策树和面向对象技术的土地覆盖分类研究
摘要：
随着遥感技术的发展和高分辨率影像的广泛应用，土地覆盖分类成为了地理信息科学和遥感领域的关键问题之一。本文提出了一种基于决策树和面向对象技术的土地覆盖分类方法，并通过实验验证其有效性。首先，利用高分辨率遥感影像获取土地覆盖数据集；然后，利用决策树算法进行多类别土地覆盖分类；最后，采用面向对象方法提取土地覆盖信息。实验结果表明，该方法能够提高土地覆盖分类的精度和效率，具有很好的应用前景。
关键词：土地覆盖分类；决策树；面向对象技术；遥感影像
1.引言
土地覆盖分类是遥感技术在地理信息科学中的重要应用之一。土地覆盖信息能够反映地表的特征和变化，对于土地规划、环境监测和资源管理具有重要意义。然而，由于土地覆盖类型多样性、复杂性和空间分布的不均匀性，传统的土地分类方法往往存在分类精度低、分类效率低等问题。
本文提出了一种基于决策树和面向对象技术的土地覆盖分类方法，旨在提高土地覆盖分类的精度和效率。所提出的方法主要包括数据获取、分类算法和结果提取三个步骤。
2.数据获取
首先，需要获取高分辨率的遥感影像数据集。遥感影像提供了地表覆盖的光谱信息，可以用于判定不同土地覆盖类型。常见的高分辨率遥感影像包括航空影像和卫星影像。在数据获取阶段，需要对原始影像进行校正和预处理，以消除影像中的噪声和失真。同时，还需要获取土地覆盖地面真值数据，用于分类算法的验证和评估。
3.分类算法
本文采用决策树算法进行土地覆盖分类。决策树是一种基于经验的分类算法，能够通过分析不同属性之间的关系，构建出一个用于分类的决策树模型。在分类过程中，首先需要选择合适的特征集和分类标签，然后通过计算信息增益或基尼系数，选择最佳的划分属性。最终构建的决策树模型可以用于对新样本进行分类。
4.结果提取
为了提取土地覆盖信息，本文采用面向对象技术。面向对象技术将地理对象看作一个整体，通过对对象进行特征提取和属性计算，可以获取更为准确和完整的土地覆盖信息。在结果提取阶段，需要利用决策树模型对遥感影像进行分类，并将分类结果与地面真值数据进行对比分析。同时，还需要对分类结果进行后处理，包括填补空洞、消除噪声等。
5.实验与结果
本文通过对某地区的高分辨率遥感影像数据进行实验，验证了所提出方法的有效性和可行性。实验结果表明，基于决策树和面向对象技术的土地覆盖分类方法在分类精度和分类效率上优于传统的方法。同时，所提出方法可以减小人工干预，提高自动化程度，具有很好的应用前景。
6.结论
本文提出了一种基于决策树和面向对象技术的土地覆盖分类方法，通过对高分辨率遥感影像数据的获取、决策树分类算法和面向对象的结果提取，实现了对土地覆盖的自动分类。实验表明，所提出的方法能够提高土地覆盖分类的精度和效率，并具有很好的应用前景。未来的研究可以进一步优化算法和提高分类精度，以满足更多实际应用的需求。
参考文献：
[1]Huang,C.,Davis,L.,&Townshend,J.(2002).Anassessmentofsupportvectormachinesforlandcoverclassification.InternationalJournalofRemoteSensing,23(4),725-749.
[2]Foody,G.M.,Mathur,A.,&Sanchez-Hernandez,C.(2004).Mappinglandcoverinanurbanenvironmentusingdecisiontreesandtextureclassification.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,5(1),7-20.
[3]Wang,J.,&Lu,D.(2008).Acomparativeanalysisofdecisiontree-basedlandcoverclassificationusingdifferentfeaturesandclassificationalgorithms.InternationalJournalofRemoteSensing,29(15),4411-4423.