基于決策樹的多分類器遙感影像分層分類研究與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、遙感影像分類是遙感影像處理的一個重要方面,是后續(xù)提取專題信息、檢測動態(tài)變化、制作專題地圖、建立遙感數(shù)據(jù)庫等工作的基礎(chǔ)?，F(xiàn)代遙感技術(shù)迅猛發(fā)展,推動了該項技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用進程,技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得遙感影像數(shù)據(jù)量也隨之迅速膨脹,對遙感影像分類處理的準確性和實時性要求也越來越高。傳統(tǒng)的分類方法在分類精度的提高上建樹不大,無法滿足實際應(yīng)用的需求。
　　論文在研究現(xiàn)有分類算法的基礎(chǔ)上,分析了傳統(tǒng)的單分類器各自的優(yōu)缺點,以及影響分類精度的因素

2、,在總體流程的層次上研究分類的方法。主要思想是:首先利用決策樹算法生成初始的決策樹;根據(jù)需要將初始決策樹與多分類器連接形成復(fù)合的決策樹,然后引入掩膜方法,降低分類時類與類之間的干擾,最后將每層單類要素掩膜分類結(jié)果進行合并得到最后總的分類結(jié)果。本文的主要研究工作如下:
　　首先,分析了現(xiàn)在常用的幾種分類算法,總結(jié)了分類處理的一般過程,發(fā)現(xiàn)影響分類精度的兩個主要因素是分類樣本選擇和類別間的分類干擾。前者速度受限于操作人員自身水平及輔助

3、工具的選擇,且精確性直接影響分類結(jié)果的準確率;后者主要受算法的影響,由此確定本文要解決的主要問題。
　　其次,針對這兩個問題分別尋找解決方案。由于不同的分類器對不同的地物類別識別準確率不盡相同,設(shè)計了基于決策樹的多分類器結(jié)合方法,算法首先生成初始的決策樹,然后再根據(jù)需要進行多分類器的選擇。對于各類別之間的誤分和重分現(xiàn)象,采用了單類要素掩膜疊加方法對影像進行分層分類,從而提高分類精度。
　　最后,在算法和數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,運用工