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基于面向对象C5.0决策树算法的南昌县土地遥感分类研究
标题：基于面向对象C5.0决策树算法的南昌县土地遥感分类研究
摘要：土地遥感分类是土地利用规划和资源管理的重要工具。本研究以南昌县为研究区域，提出了一种基于面向对象C5.0决策树算法的土地遥感分类方法。通过获取高分辨率遥感影像数据，在图像分割和特征提取的基础上，建立了面向对象的地物分类模型。结果表明，该方法具有较高的分类准确性和稳定性，可为南昌县土地利用规划和资源管理提供科学依据。
关键词：土地遥感分类；面向对象；C5.0决策树；南昌县
1.引言
土地利用规划和资源管理是实现可持续发展的重要基础工作。土地遥感分类作为一种高效、经济的土地利用调查方法，已经得到广泛应用。随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像数据的应用成为土地遥感分类研究的热点。本研究以南昌县为研究区域，探索基于面向对象C5.0决策树算法的土地遥感分类方法，为该地区的土地利用规划和资源管理提供科学依据。
2.数据和方法
2.1数据获取
本研究使用了获取的南昌县高分辨率遥感影像数据。采用影像预处理技术对数据进行辐射校正、大气校正和几何校正，提高影像质量和准确性。
2.2图像分割
在影像分割过程中，采用基于区域生长的分割算法。该算法利用相邻像元之间的相似性进行分割，生成具有空间连贯性的对象。
2.3特征提取
对于每个分割后的对象，提取其特征以用于分类。常用的特征包括颜色、纹理、形状等。本研究选取了具有代表性的几个特征，通过数学统计方法计算得到。
2.4面向对象的分类模型
基于C5.0决策树算法，构建了面向对象的地物分类模型。该模型对每个对象的特征进行分析和判断，根据不同特征的权重赋予每个类别的概率，最终确定对象的分类结果。
3.结果与分析
通过对南昌县遥感影像数据的处理和分析，得到了土地利用类型的分类结果。将分类结果与实际地面调查数据进行对比，计算得到了分类的准确率和Kappa系数。结果表明，基于面向对象C5.0决策树算法的土地遥感分类方法在南昌县具有较高的分类准确性和可靠性。
4.讨论
4.1方法的优势
基于面向对象C5.0决策树算法的土地遥感分类方法充分利用了高分辨率遥感影像数据的信息，通过图像分割和特征提取，能够较好地识别不同地物类型。该方法具有较高的分类准确性和稳定性，能够满足南昌县土地利用规划和资源管理的需求。
4.2方法的局限性
本研究方法在面对复杂地物类型和遥感影像质量较差的情况下可能存在一定的局限性。未来的研究可进一步优化算法，提高分类的容错性和适应性。
5.结论
本研究以南昌县为研究区域，提出了基于面向对象C5.0决策树算法的土地遥感分类方法。通过在高分辨率遥感影像数据上进行图像分割和特征提取，并建立面向对象的分类模型，得到了较高的分类准确性和可靠性。研究结果可为南昌县土地利用规划和资源管理提供科学依据，也可为其他地区的土地遥感分类研究提供借鉴。
参考文献：
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