地理信息系统支持下的山区遥感影像决策树分类
遥感图像分类与地理信息系统相结合的研究
遥感图像分类与地理信息系统相结合的研究概述在当今科技快速发展的时代，遥感技术和地理信息系统（GIS）成为了地球表面研究的重要工具。
遥感图像分类是通过对图像进行解译和分类，以获取图像内所包含的信息。
而GIS则能够对这些分类结果进行空间分析和可视化，为决策和规划提供支持。
本文将探讨遥感图像分类与GIS相结合的研究，重点介绍其应用、算法和发展趋势。
一、遥感图像分类的应用1. 土地利用与覆盖监测：遥感图像分类能够提供大尺度的土地利用与覆盖信息，帮助监测城市扩张、农田利用和自然灾害等方面的变化。
2. 环境监测：通过遥感图像分类可以追踪和分析环境变化，包括森林健康、水体污染、气候变化等，为环境保护提供科学依据。
3. 城市规划和管理：遥感图像分类能够提供城市空间信息，辅助城市规划和土地管理决策，提高城市的可持续发展能力。
4. 农业生产：遥感图像分类可以对农田进行监测和评估，帮助农民进行合理农业生产管理，提高产量和质量。
5. 自然资源管理：通过遥感图像分类可以监测和管理森林、水体、矿产等自然资源，提供科学依据和可持续利用方案。
二、遥感图像分类算法1. 监督分类算法：监督分类是一种基于已知类别样本的分类方法，常用的监督分类算法包括最大似然法、支持向量机（SVM）和决策树等。
这些算法需要人工标注训练样本，然后将训练样本与遥感图像进行比较，从而将图像分类为不同的类别。
2. 无监督分类算法：无监督分类是一种基于图像自身特征的分类方法，常用的无监督分类算法包括聚类、主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NMF）等。
这些算法不需要人工标注训练样本，而是通过分析图像内部的相关性，将图像进行自动分类。
3. 半监督分类算法：半监督分类是监督分类和无监督分类的结合，利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行分类。
半监督分类算法可以减少标注样本的工作量，同时充分利用未标注样本的信息，提高分类的准确性和效率。
三、遥感图像分类与GIS的结合1. 空间分析：GIS可以对遥感图像分类的结果进行空间分析，如计算不同类别的面积、长度和数量等。
测绘技术中的土地利用类型分类方法
测绘技术中的土地利用类型分类方法近年来，随着城市化进程的推进和经济的快速发展，土地利用类型的分类成为了一个重要的研究方向。
测绘技术在土地利用类型分类方面具有重要的应用价值，可以为城市规划、环境保护和农田管理等领域提供科学依据。
本文将重点探讨测绘技术中的土地利用类型分类方法，以期为相关研究和应用提供参考。
一、遥感影像分类技术遥感影像分类技术是土地利用类型分类的重要手段之一。
遥感影像可以快速获取大面积的土地利用信息，为土地利用类型分类提供了基础数据。
常用的遥感影像分类方法包括：基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类。
基于像元的分类是将像元作为最小的分类单元，通过像元的光谱信息进行分类。
常用的算法有最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
这些方法依赖于像元的光谱信息，对像元的光谱分布进行建模，然后根据模型将像元划分到不同的土地利用类型中。
基于对象的分类是将遥感影像中的像元组成对象，通过对象的空间信息和光谱信息进行分类。
常用的算法有目标检测、分割和融合等。
这些方法从遥感影像中提取出具有一定空间连续性的对象，然后根据对象的特征将其分类。
基于深度学习的分类是利用深度神经网络对遥感影像进行分类。
深度神经网络通过学习大量的样本数据，可以自动提取图像的特征，并进行土地利用类型的分类。
常用的算法有卷积神经网络和循环神经网络等。
二、地理信息系统的应用地理信息系统（GIS）是一种将地理空间信息和属性数据进行集成、管理和分析的技术系统。
GIS在土地利用类型分类中可以起到重要的作用。
通过GIS，可以将不同来源的土地利用数据进行集成和管理，并进行空间分析和决策支持。
GIS在土地利用类型分类中的应用主要包括数据采集、数据处理和数据分析。
通过利用GPS和其他测量设备，可以采集土地利用数据，并进行空间位置的确定。
然后，利用统计学和数学模型，对数据进行处理和分析，提取土地利用类型的特征和规律。
同时，GIS还可以与其他信息系统进行集成，如遥感图像、规划数据、社会经济数据等，通过空间分析和模型建立，进一步优化土地利用类型分类结果。
地理信息系统中基于遥感影像的图像分类与解译
地理信息系统中基于遥感影像的图像分类与解译地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以计算机为基础，利用遥感、地理信息、全球定位系统等技术进行地理空间数据采集、存储、管理、分析和展示的系统。
其中，基于遥感影像的图像分类与解译是GIS的重要组成部分。
图像分类与解译是将遥感影像中的像素按照事先规定的类别进行划分和标注的过程。
其目的是识别和提取出地物或地物类别，为后续的空间分析和决策提供基础数据。
随着遥感技术的发展和地理信息技术的普及，图像分类与解译在农业、城市规划、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用。
在图像分类与解译中，遥感影像起着关键的作用。
遥感影像是通过遥感技术获取的地球表面的图像数据，可分为光学遥感影像和雷达遥感影像两大类。
光学遥感影像是利用传感器获取地球表面反射和辐射的光学信息，常用的传感器有卫星、航空和地面相机等；雷达遥感影像是利用合成孔径雷达等传感器获取地球表面的散射和回波信号。
图像分类与解译的目标是将遥感影像中的像素分为不同的类别。
常见的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于专家知识的分类。
基于像元的分类是将遥感影像中的每个像素按照光谱或纹理特征进行划分；基于对象的分类是将遥感影像中的像素组合成具有特定形状和空间属性的地物对象进行分类；基于专家知识的分类是利用专家经验和领域知识进行分类。
同时，还可以将监督分类和无监督分类相结合，提高分类的准确性和效率。
在图像分类与解译中，选择适当的特征是十分重要的。
特征是用于描述和刻画地物或地物类别的属性，可以是光谱、纹理、形状、结构等。
光谱特征是指遥感影像中每个像素在不同波段上的反射或辐射强度；纹理特征是指遥感影像中像素间的空间关系和纹理信息；形状特征是指地物或地物类别的形状和几何特征；结构特征是指地物或地物类别的空间分布和组织结构。
选择合适的特征可以提高分类的准确性和鲁棒性。
图像分类与解译的结果通常以分类图像或分类矢量数据的形式呈现。
遥感影像分类的方法和技巧
遥感影像分类的方法和技巧引言：遥感影像分类是遥感技术中的重要应用之一，能够通过分析影像数据的特征，将遥感影像中的地物或景象进行分类和识别。
本文将探讨遥感影像分类的方法和技巧，介绍常用的分类算法以及处理影像数据的注意事项。
一、遥感影像分类的基本概念遥感影像分类是指将遥感影像中的地物或景象根据它们所代表的信息类型进行划分和标记的过程。
遥感影像分类能够提取出地物的分布和空间分布特征，为后续的地理信息系统分析和决策提供重要支持。
在遥感影像分类中，地物通常被分为几个类别，如水体、植被、建筑等。
二、遥感影像分类的方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是最常用的遥感影像分类方法之一。
该方法将遥感影像划分为许多小的像元单元，并将每个像元单元分配到合适的类别中。
常用的基于像元的分类算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法将相邻像元按照一定的规则和准则进行合并，形成具有独立特征的地物对象。
该方法在考虑像元的空间关系的基础上，提高了分类的准确性和稳定性。
常见的基于对象的分类算法有分水岭算法、连通域分析等。
三、常用的遥感影像分类算法1. 最大似然分类法最大似然分类法是一种概率统计方法，通过分析遥感影像中不同类别地物的统计特征，给出了地物类别的条件概率密度函数，并根据贝叶斯决策原则进行分类。
该方法适用于多光谱遥感影像的分类，具有简单、快速和高效的特点。
2. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，通过将样本空间映射到高维特征空间，找到一个最优的超平面将不同类别地物分开。
支持向量机具有处理高维数据和非线性数据的能力，对分类边界的划分有较好的鲁棒性。
3. 人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经网络工作原理的计算模型，通过输入数据和训练样本进行学习和调整权值，实现对未知数据的分类和识别。
人工神经网络在遥感影像分类中具有较强的智能化表现，能够处理复杂的遥感影像，但训练和调参过程相对较为繁琐。
遥感影像分类方法与技巧分享
遥感影像分类方法与技巧分享引言：在当今科技迅速发展的时代，遥感技术的广泛应用已经深深影响到了我们的生活。
作为遥感技术的重要应用领域之一，遥感影像分类在土地利用、环境监测和资源管理等方面发挥着重要作用。
本文将分享一些遥感影像分类的方法和技巧，希望能为相关领域的研究者和从业人员提供一些参考。
一、像元级分类方法像元级分类方法是最基本、最常用的遥感影像分类方法之一。
其基本思想是将图像中的每个像元作为一个独立的单位进行分类判别。
常见的像元级分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）分类和决策树分类等。
这些方法可以通过大量的样本数据训练，自动提取特征并进行分类。
1.1 最大似然分类最大似然分类是一种基于统计学原理的分类方法，其核心思想是根据已有训练样本的统计特征，在分类器中计算每个类别出现的可能性，并选择最大可能性对应的类别作为分类结果。
最大似然分类方法简单易懂，适用于多数遥感影像分类任务。
1.2 支持向量机（SVM）分类支持向量机是一种经典的机器学习分类方法，在遥感影像分类中也得到了广泛应用。
SVM分类通过构建超平面，使得样本点能够最大程度上分隔开来。
其优点是具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于高维数据的分类。
1.3 决策树分类决策树分类是一种基于逻辑判断的分类方法，通过构建一系列的条件规则，将输入数据逐层划分为不同类别。
决策树分类方法的优点是易于理解和解释，并且可以直观地呈现分类过程。
二、基于对象的分类方法基于对象的分类方法将像元级分类进一步扩展为对影像中的对象进行分类。
该方法将图像中的像素组织为不同的对象区域，然后根据这些区域的形状、纹理和空间关系等特征进行分类判别。
常见的基于对象的分类方法包括分割和目标识别等。
2.1 分割分割是将连续的像元组合成不同对象区域的过程。
常见的分割方法包括基于阈值、区域生长和图论等。
分割方法的选择应根据图像的特点和需要进行合理的选择。
2.2 目标识别目标识别是将已经分割好的对象区域进行分类的过程。
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法引言遥感图像分类是测绘技术中常用的图像处理方法之一，它通过对遥感图像进行分类和分割，为地理信息系统（GIS）和地球观测提供了重要的数据支持。
本文将介绍遥感图像分类的基本概念，以及常用的监督分类方法。
一、遥感图像分类的基本概念遥感图像分类是指将遥感图像中的像素根据其反射率或辐射率等特征划分为不同地物类别，并赋予其相应的分类标签。
遥感图像分类可以帮助人们了解地物分布、变化趋势以及环境状况等，对于农业、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。
二、监督分类方法1. 最大似然法最大似然法是一种常用的监督分类方法，它基于贝叶斯决策理论，通过计算每个像素属于不同类别的概率，从而确定其分类标签。
最大似然法假设像素的灰度值服从高斯分布，并通过最大化像素灰度值在每个类别中的概率来进行分类。
虽然最大似然法在某些情况下效果较好，但它对于复杂的遥感图像分类问题可能存在一定的局限性。
2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的监督分类方法，它通过构建一个最优的超平面，将不同类别的像素分隔开。
支持向量机不仅可以处理线性可分的数据，还可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而处理线性不可分的数据。
支持向量机在处理遥感图像分类问题时具有较好的性能，但其计算复杂度较高，需要大量的训练样本和运算时间。
3. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树，从而提高分类准确性。
随机森林不仅可以处理多类别的分类问题，还可以处理高维数据，并且具有较好的鲁棒性和抗噪性。
在遥感图像分类中，随机森林通常能够取得较好的分类效果，并且对于特征的选择和处理具有一定的鲁棒性。
4. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种基于深度学习的监督分类方法，它通过多层卷积层和池化层进行特征提取和降维，最后通过全连接层进行分类。
卷积神经网络在图像分类领域取得了显著的成就，对于遥感图像分类问题也有较好的应用效果。
遥感影像处理中的分类算法使用技巧
遥感影像处理中的分类算法使用技巧遥感影像分类是提取和划分遥感影像中不同地物类型的过程。
通过分类算法，可以将遥感影像中的像素点分成不同的类别，如陆地、水体、建筑物等。
遥感影像分类在土地利用、环境监测、城市规划等领域具有重要应用。
在遥感影像分类中，选择适当的分类算法并应用合适的技巧，对于得到准确的分类结果至关重要。
本文将介绍一些常用的遥感影像分类算法及其使用技巧。
一、最大似然分类算法最大似然分类算法（Maximum Likelihood Classification）是一种基于统计学原理的分类方法。
该方法通过计算每个像素点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
最大似然分类算法在处理多光谱遥感影像时通常表现较好。
在使用最大似然分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的训练样本：训练样本的选择对分类结果有着重要影响。
应选择代表各类别的样本，并尽量覆盖不同地物类型和光谱特征。
2. 分析影像直方图：在进行最大似然分类之前，应先对遥感影像进行直方图分析，了解各类别的光谱特征分布情况。
这有助于选择合适的分类概率密度函数。
3. 考虑波段相关性：在处理多光谱遥感影像时，不同波段之间可能存在相关性，即某些波段的光谱特征信息冗余。
可以通过主成分分析等方法来降低光谱维度，减少冗余信息。
二、支持向量机分类算法支持向量机分类算法（Support Vector Machine Classification）是一种基于机器学习的分类方法。
该方法通过构建超平面，将不同类别的样本点最大程度地分开。
支持向量机分类算法在处理高维遥感影像时通常具有较好的分类效果。
在使用支持向量机分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的核函数：支持向量机分类算法中的核函数用于将低维特征映射到高维特征空间。
常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。
应根据实际情况选择合适的核函数。
2. 调整参数：支持向量机分类算法中有一些参数需要进行调整，如惩罚因子C和核函数的参数。
遥感影像分类方法比较研究
遥感影像分类方法比较研究一、本文概述随着遥感技术的迅速发展，遥感影像已成为地理信息系统、环境科学、城市规划等领域获取地表信息的重要手段。
遥感影像分类作为遥感技术应用的关键环节，其准确性和效率直接影响到后续的信息提取和应用。
研究遥感影像分类方法，对于提高遥感数据处理能力，促进遥感技术的广泛应用具有重要意义。
本文旨在比较研究不同遥感影像分类方法的特点、优势与局限性，以期在理论层面为遥感影像分类提供方法论的参考。
文章首先将对遥感影像分类的基本概念、分类体系进行阐述，为后续的比较研究奠定基础。
接着，文章将详细介绍几种主流的遥感影像分类方法，包括基于像元的分类方法、面向对象的分类方法、深度学习分类方法等，并对各方法的原理、实现步骤进行深入剖析。
在此基础上，文章将通过实验数据，对各分类方法的性能进行评估和比较，分析各方法的优劣和适用场景。
文章将总结遥感影像分类方法的发展趋势，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，旨在提高遥感影像分类的准确性和效率，推动遥感技术在各个领域的应用发展。
也为遥感领域的学者和实践者提供有益的参考和借鉴。
二、遥感影像分类方法概述遥感影像分类是遥感技术应用的重要领域之一，其目的在于通过对遥感影像的解译和分析，识别并区分地表上的不同特征和目标。
随着遥感技术的发展和进步，遥感影像分类方法也在不断更新和完善。
目前，遥感影像分类方法主要分为监督分类、非监督分类和深度学习分类等几种。
监督分类是基于已知训练样本进行分类的方法。
它通过选择具有代表性的训练样本，提取其特征并构建分类器，然后利用该分类器对整个遥感影像进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等。
这些方法在遥感影像分类中具有较高的精度和稳定性，但需要大量的训练样本和先验知识。
非监督分类是基于影像内部像素之间的相似性进行分类的方法。
它不需要先验知识和训练样本，而是根据像素之间的统计特征或空间关系进行聚类分析，将具有相似性质的像素归为一类。
遥感图像分类与监督分类算法
遥感图像分类与监督分类算法在当今信息爆炸的时代，遥感技术在地理信息系统、环境生态监测、农业资源调查和城市规划等领域发挥着重要作用。
遥感图像分类是一种通过分析图像中各种对象的特征，将图像分割为多个具有相同特征的区域并确定其类别的过程。
而监督分类算法则是指在有标注的训练样本集的基础上，通过将待分类样本与已知类别的样本进行比较，从而判断待分类样本所属类别的算法。
遥感图像分类是一项具有挑战性的任务，因为遥感图像中的类别多样性和复杂性。
而监督分类算法则是实现遥感图像分类的关键工具之一。
下面将介绍几种常见的监督分类算法及其在遥感图像分类中的应用。
1. 支持向量机(SVM)支持向量机是一种常见的监督分类算法，其基本思想是将样本空间映射到一个高维特征空间，并在该特征空间中构建一个最优超平面，使得不同类别的样本能够得到最大的间隔。
SVM在遥感图像分类中应用广泛，特别是对于多类别分类问题具有较好的性能。
通过选择不同的核函数和调整超参数，SVM能够适应不同的遥感图像分类任务。
2. 最近邻分类器最近邻分类器是一种简单而有效的监督分类算法。
其基本思想是根据待分类样本与已知样本之间的距离来确定其类别。
最近邻分类器在遥感图像分类中也得到了广泛应用。
通过选择不同的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离或闵可夫斯基距离等，最近邻分类器能够灵活地处理各种遥感图像分类问题。
3. 决策树决策树是一种基于树状结构的监督分类算法。
其基本思想是通过将样本空间划分为多个子空间，并在每个子空间中选择最佳的划分特征，从而得到一个具有较低误差率的分类器。
决策树在遥感图像分类中也被广泛使用。
通过选择不同的划分准则和剪枝策略，决策树能够适应不同的遥感图像分类任务。
除了上述三种常见的监督分类算法，还有一些其他的算法也在遥感图像分类中发挥着重要作用。
例如，基于神经网络的分类算法能够通过模拟人脑的学习和信息处理机制来实现遥感图像分类。
此外，基于贝叶斯理论的分类算法也能够利用先验概率和条件概率来进行遥感图像分类。
地理信息系统中遥感影像分类技术的使用指南与分类准确性评估
地理信息系统中遥感影像分类技术的使用指南与分类准确性评估1. 引言地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、分析和展示地理空间数据的工具。
在GIS中，遥感影像分类技术是一项关键任务，它对于地理空间数据的准确分类和分析具有重要作用。
本文将介绍遥感影像分类技术的使用指南，并讨论分类准确性的评估方法。
2. 遥感影像分类技术的使用指南2.1 数据预处理在进行遥感影像分类之前，我们需要进行数据的预处理。
这包括影像的辐射校正、大气校正、镶嵌和几何校正等。
通过这些预处理步骤，我们可以获得更准确的遥感影像数据，从而提高分类的准确性。
2.2 特征提取特征提取是遥感影像分类的关键步骤之一。
通过提取适当的特征，可以更好地描述地物的属性和空间关系。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征和空间特征等。
在选择特征时，需要考虑地物的特点和分类目的，以提高分类的准确性。
2.3 分类算法选择选择适当的分类算法对于准确地将遥感影像进行分类至关重要。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、人工神经网络分类和随机森林分类等。
不同的算法具有不同的特点和适用范围，选择合适的算法需要考虑数据的特点和分类的目标。
2.4 参数调优在使用分类算法进行遥感影像分类之前，我们需要对算法的参数进行调优。
参数的选择对分类的准确性有很大的影响，因此需要通过交叉验证等方法来确定最佳参数组合。
参数调优是提高分类准确性的关键步骤之一。
2.5 结果验证与优化对于遥感影像分类的结果，我们需要进行验证和优化。
验证的方法可以采用地面真实数据进行对比，计算分类的准确性和总体精度。
如果发现分类结果存在偏差或错误，需要进行优化调整，例如调整分类算法的参数或重新提取特征等。
3. 分类准确性评估3.1 混淆矩阵混淆矩阵是评估遥感影像分类准确性的常用方法之一。
混淆矩阵包括真阳性（True Positive，简称TP）、真阴性（True Negative，简称TN）、假阳性（False Positive，简称FP）和假阴性（False Negative，简称FN）等四个指标。
测绘技术中的遥感影像分类算法介绍
測繪技術中的遙感影像分類算法介绍遥感影像分析作为一种重要的测绘技术，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业发展等领域。
而遥感影像的分类算法则是遥感影像处理中的核心环节之一。
本文将介绍几种常见的遥感影像分类算法，并探讨其在实际应用中的优缺点。
一、最大似然法最大似然法是遥感影像分类中最常用的一种算法。
其原理是通过分析影像中像素值的分布特征，将图像分割为不同的类别。
这种方法主要依赖于对样本的统计分析，通过计算每个像素属于每个类别的概率值，再根据最大似然的原理进行判别。
最大似然法的优点在于简单易用，适用于不同类型的遥感影像。
然而，由于该方法忽略了像素之间的空间关系，容易将相似的地物分类为不同的类别。
此外，样本的选取和像元的纹理信息对结果也有较大影响。
二、支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法。
其主要思想是通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本向量分隔开。
该方法通过将高维特征空间映射到一个更高维的空间中，从而找到最优分类面。
支持向量机的优点在于可以有效地解决高维特征空间的分类问题，且对样本分布的情况要求相对较低。
然而，该方法对参数的选择较为敏感，需要合理的调参才能取得较好的分类效果。
三、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和信号传递机制的计算模型。
在遥感影像分类中，人工神经网络通过训练样本来调整网络的权值和阈值，从而实现图像的自动分类。
人工神经网络的优点在于可以进行非线性分类，对于复杂的地物分类问题具有较好的适应性。
然而，该方法的训练过程相对较慢，且对初始参数的选取要求较高。
四、决策树决策树是一种利用树形结构进行分类的方法。
其通过选择合适的特征进行划分，并构建一个由节点和分支组成的树状结构来实现分类。
决策树的优点在于计算简单，结果易于解释。
同时，决策树可以适应多种类型的数据，并且对特征的缺失值具有较好的容忍度。
然而，决策树容易过拟合和欠拟合，需要进行剪枝等操作来提高分类的准确性。
区域遥感图像分类与地物提取技术方法
区域遥感图像分类与地物提取技术方法遥感技术是一种通过空间平台获取地球表面信息的科学技术。
随着遥感卫星的发展和技术的进步，遥感图像的应用越来越广泛，其中最常见的应用就是图像分类和地物提取。
区域遥感图像分类是指将遥感图像中的像素点按照其各自所属的地物类别进行划分。
这项技术对于土地利用规划、环境监测和城市规划等领域具有重要意义。
在过去的几十年中，出现了许多不同的图像分类方法，如传统的分类算法、基于统计的分类方法和基于机器学习的分类方法等。
传统的分类算法主要是基于观察者的经验和专业知识来进行判断。
这类算法主要包括最大似然法、贝叶斯分类和模板匹配等。
这些方法在某些情况下可以取得良好的效果，但是由于需要耗费大量人力和时间，使得其应用面临一定的限制。
基于统计的分类方法则是通过统计遥感图像中各个类别的统计特征来进行分类。
这类方法主要包括主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）和像元混淆矩阵等。
其中，PCA方法通过对遥感图像数据的降维处理，将原始数据转换为一组无关的主成分特征，从而实现对图像进行分类。
SVM则是一种基于统计学习理论的非线性分类方法，其通过构造一个最优的超平面来对不同类别的样本进行分类。
像元混淆矩阵则是一种常见的分类评价方法，可以通过统计真实分类和预测分类之间的差异来评估分类结果的准确性。
而基于机器学习的分类方法则是通过训练模型来实现对遥感图像的分类。
这类方法主要基于人工神经网络（ANN）和决策树（DT）。
人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构实现信息处理的数学模型，通过训练样本数据来调整网络的权值和阈值，从而实现对遥感图像的分类。
决策树则是一种通过构建一系列决策节点和叶子节点来实现分类任务的方法，其主要利用了信息熵和信息增益等指标来选择最优的分类属性。
在地物提取方面，遥感图像中地物的提取通常可以通过物像结合的方法来实现。
物像结合是指利用遥感图像中的光谱信息和空间信息来进行地物提取。
光谱信息可以通过遥感图像中不同波段的反射率来进行分析，而空间信息则可以通过像素的位置和周围像素的关系来表示。
基于LandSet8数据的决策树分类
基于LandSet8数据的决策树分类—以平潭地区为例1、引言早在20世纪70年代，人们就开始靠目视解译进行遥感影像的分类判读。
20世纪80年代，主要利用统计模式识别方法，依据地物的光谱特征对影像进行计算机分类。
20世纪90年代以来，出现了大量的遥感影像分类方法，如面向对象的分类方法、多源信息的复合分类法、遥感与GIS的结合法、人工智能分类法等。
由于目前遥感影像的分类方法多而杂，故本文结合课程需要，仅对辅以纹理、NDVI、MNDWI、MNDBI、地表温度、DEM等数据的决策树分类方法进行讨论，并对分类的精度进行了评估。
2、实验原理本文采用决策树分类方法进行地物类别的划分，目前决策树分类法包括：1）CLS 算法。
CLS算法于1966 年提出，成为后来许多决策树学习算法的基础改进算法。
它的主要思想是通过不断增加新的判定结点改善原决策树的分类性能，直到训练样本集被正确分类为止。
2）ID3 算法。
ID3算法是最早和最有影响力的决策树算法之一，绝大多数决策树算法都是在它的基础上加以改进得以实现的。
ID3 算法具有描述简单、分类速度快的优点，计算量相对较小，适合于大规模数据的处理。
但效率非常低，而且学习简单，逻辑能力较差，难以表达复杂概念，抗噪性差。
3）CART 算法。
CART 算法是一种数据勘测和预测算法。
CART 算法具备多种决策树算法的功能和优点，并且能处理其他算法不能处理的非数值型数据，是决策树模型的典型代表。
4）C4.5及C5.0算法。
C4.5算法是目前被普遍采用的分类算法。
其分类的方法是从大量样本中提取分类规则的自上而下的决策树。
C5.0是在C4.5基础上发展起来的决策树生成算法。
它和算法C4.5基本相似，只是对C4.5的一些局限做了改进。
C5.0增加了Boost技术，较C4.5可以更好地处理大数据库，最后生成更准确的决策树，提高分类精度。
而本次分类则采用ENVY软件中的C4.5决策树分类算法。
3、相关研究进展目前对于运用决策树分类方法进行行业应用与研究，也存在着大量的示例，如Chasmer[1]等以加拿大西北地区的Scotty Creek流域为研究区，借助机载激光雷达和高分辨率的光谱数据集，研究不连续冻土区的土地覆盖类型，并与WorldView-2的土地覆盖监督分类结果进行对比；在该研究中Chasmer等采用决策树的土地覆盖分类方法，把研究区分为冻土高原、沼泽、沼地、高地和水(池塘、湖泊)等5类；结果表明，与平行六面体分类方法相比，决策树这种分层次的分类方法分类精度高，能解释研究区内土地覆盖类型88%-97%的区域范围。
地理信息系统中的遥感影像分类与分析方法研究
地理信息系统中的遥感影像分类与分析方法研究近年来，随着遥感技术的不断发展和地理信息系统的广泛应用，遥感影像的分类与分析方法成为了地理信息系统中的重要研究领域。
遥感影像分类与分析是利用遥感技术获取的影像数据，通过一系列算法和模型将影像数据分成不同的类别，并进行进一步的分析和应用。
本文将对地理信息系统中的遥感影像分类与分析方法进行研究和讨论。
遥感影像分类是将遥感影像像素点根据其反射率、光谱特征、空间分布等属性，划分到不同的类别中的过程。
在地理信息系统中，遥感影像分类可以应用于土地利用分类、植被分类、水资源分类、土壤分类等多个领域。
常用的遥感影像分类方法包括像元分类、基于对象的分类、混合分类等。
像元分类是遥感影像分类的最基本方法之一。
它将遥感图像的每个像素点视为一个不可分割的单元，并根据像素点的光谱信息将其分到不同的类别中。
常用的像元分类方法有最大似然分类法、支持向量机、决策树等。
最大似然分类法基于概率统计的方法，通过计算像素点在不同类别中的概率，选择概率最大的类别作为分类结果。
支持向量机则是基于数据间的边界判别分析方法，通过寻找最优的分割超平面将不同类别的像素点分开。
决策树则是一种基于判定规则的分类方法，通过构建一棵分类规则树对像素点进行分类。
基于对象的分类方法是相对于像元分类方法而言的。
它将遥感影像的像素点按照一定的规则和算法进行分割，形成不同的空间对象，然后根据对象的多个属性进行分类。
基于对象的分类方法可以充分利用遥感影像的空间信息和纹理信息，提高分类精度。
常用的基于对象的分类方法有基于区域生长的分类、基于形状的分类、基于纹理特征的分类等。
混合分类是结合多种分类方法的一种方法。
它可以将不同的分类算法的优点进行组合，从而提高分类精度。
混合分类方法常常通过权重分配或投票表决的方式进行。
例如，可以将最大似然分类、支持向量机和决策树的分类结果进行加权求和，从而得到最终的分类结果。
混合分类方法在地理信息系统中广泛应用，可以有效应对遥感影像分类中的复杂问题。
详解测绘技术中的遥感图像分类算法
详解测绘技术中的遥感图像分类算法遥感图像分类是测绘技术中一项重要的任务，它通过对遥感图像中的地物进行自动分类和识别，以便更好地理解和利用地球表面的信息。
本文将详细介绍测绘技术中的遥感图像分类算法及其应用，展示其在不同领域中的重要性和潜力。
首先，我们来了解一下遥感图像分类的基本概念。
遥感图像是通过卫星、飞机、无人机等平台获取的地球表面的图像，具有大范围、高分辨率等特点。
遥感图像分类就是将这些图像中的像素点划分到不同的地物类别中，例如水体、森林、农田等。
通过遥感图像分类，可以获取大范围地物的分布情况，监测环境变化，为决策提供支持。
在遥感图像分类中，最常用的算法是基于机器学习的方法。
机器学习是一种通过从数据中学习规律，从而实现自动决策和预测的方法。
在遥感图像分类中，机器学习算法可以通过训练样本来学习地物的特征，然后根据学习到的规律对图像进行分类。
常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个超平面来将不同类别的样本分开。
支持向量机的核心思想是找到一个能够最大化分类边界距离的超平面，从而实现对图像的分类。
决策树是另一种常见的机器学习算法，它通过构建一系列的决策节点和分支来对图像进行分类。
随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，它通过投票的方式对图像进行分类，从而提高分类的精度和鲁棒性。
除了机器学习算法，深度学习也在遥感图像分类中得到广泛应用。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的方法，可以通过多层神经网络来学习图像的特征表示。
在遥感图像分类中，深度学习可以通过卷积神经网络(CNN)来提取图像的局部特征，并通过全连接层进行分类。
深度学习的优势在于其可以自动学习图像的特征表示，从而无需依赖人工设计的特征。
遥感图像分类算法在许多领域中都有广泛的应用。
例如，农业领域可以利用遥感图像分类算法来监测农田的植被覆盖情况，实现精准农业管理。
城市规划领域可以利用遥感图像分类算法来识别和监测建筑物、道路、绿地等地物的分布情况，优化城市规划和管理。
遥感影像分类算法在地理信息系统中的应用
遥感影像分类算法在地理信息系统中的应用近年来，随着遥感技术的不断发展，以遥感影像分类为代表的地理信息技术也得到了很大的进步和应用。
在形成了海量遥感影像数据的基础上，地理信息系统结合遥感影像分类算法，可以快速而准确地实现各种空间信息数据的分类、检测、监测和预测，实现地理信息管理和应用的高效和科学化。
一、遥感影像分类算法的发展历程遥感影像分类算法的发展历程可以分为三个主要阶段：第一阶段：传统分类算法。
这个时期是遥感影像分类算法的萌芽期，主要采用的算法包括：最大似然分类法、最小距离分类法、迭代聚类法等。
第二阶段：基于状态空间和贝叶斯理论的分类算法。
这个时期，分类算法以状态空间为基础，将观测到的像元分为几个状态，利用贝叶斯理论计算每个状态的概率密度函数，主要包括：基于状态空间的马尔科夫跳跃过程、基于动态贝叶斯网络、基于卡尔曼滤波等。
第三阶段：基于机器学习的分类算法。
这个时期，利用机器学习搭建分类模型，将影像像元的分类问题转为了模型训练问题。
具有代表性的算法包括：支持向量机、人工神经网络、深度学习算法等。
二、常见的遥感影像分类算法1. 最大似然分类算法最大似然分类算法是传统分类算法之一，利用概率统计理论，计算每个类别的像元概率，然后将待分类像元归为概率最大的那个类别。
2. 支持向量机分类算法支持向量机分类算法是基于机器学习的分类算法，广泛应用于数据分类和回归分析等领域。
该算法通过寻找一个最优超平面来将多维空间数据分为两类，同时避免了过拟合的问题。
3. 神经网络分类算法人工神经网络分类算法是基于神经网络模型的分类算法，在神经网络训练期间将影像像元的特征作为输入，将每个像元分为不同的类别。
神经网络分类算法能够处理高维非线性数据，但对数据量较大、训练时间较长、易受噪声干扰等缺点也比较明显。
三、1. 农业遥感监测农业遥感监测是农业生产中很重要的一个应用领域，可以利用遥感影像数据进行作物生长情况、土壤水分含量、作物病虫害情况等方面的监测和评估，为农业生产提供科学依据和技术支持。
决策树分类环境调查变化监测卫星数据遥感影像水文地灾
决策树分类环境调查变化监测卫星数据遥感影像⽔⽂地灾ENVI决策树分类⼀、打开决策树打开图像（dtm.dat、dem.dat）在Toolbox⼯具箱中，双击Classification/ Decision Tree/ New Decision Tree⼯具，打开ENVI Decision Tree窗⼝，默认包含⼀个决策树节点和两个类别（分⽀）（图1），在ENVI Decision Tree窗⼝中，有菜单命令和⼆叉树图形显⽰区域组成。
⼆、创建决策树1.单击图1中的Nodel图标，打开节点属性编辑窗⼝（Edit Decision Properties）（图2）。
2.填写节点名称（Name）:NDVI>0.3。
3.填写节点表达式（Expression）：{ndvi} gt 0.3。
4.单击OK按钮，打开变量/⽂件选择对话框（Variable/File Pairings）（图3），单击左边列表中的（NDVI变量，在弹出的⽂件选择对话框中选择TM图像，给|NDVI\变量指定⼀个数据⽂件（图4）。
如果图像⽂件中含有中⼼波长信息，ENVI将⾃动判断在NDVI计算中需要哪⼀个波段；如果图像在所选的头⽂件中没有包含波长信息，那么ENVI就会进⾏提⽰，以确定NDVI计算中所需的红波段和近红外波段。
单击OK按钮，可以看到属性编辑窗⼝中的第⼀层节点名称变成NDVI>0.3。
5.第⼀个节点表达式设置完成，根据NDVI>3成⽴与否划分为两部分（例⼦中分成植被覆盖区与⽆植被区），继续添加第⼆层节点。
6.⿏标右键单击Class1，从快捷菜单中选择“Add Children”，将NDVI值⾼的那类进⼀步细分成两类。
ENVI⾃动地在Class l下创建两个新的类（Class l和Class 2）。
7.单击空⽩的节点，调出节点属性编辑窗⼝8.填写节点名称（Name）:Slope<20。
9.填写节点表达式（Expression)：{slope} lt 20。
GIS支持下的山区遥感影像决策树分类研究
（ 1. Institute of Geomatics Application ，Fujian Agriculture and Forestry University ，Fuzhou 2. College of Forestry ，Fujian Agriculture and Forestry University ，Fuzhou 3. Sanming University ，Sanming Fujian 365000 ，China ）
1
研究区概况
研究区顺昌县地处福建省南平市， 位于闽西北
3
3. 1
林地信息的提取与分类系统确定
林地信息提取 林地信息的 提 取 一 般 用 到 归 一 化 差 值 植 被 指
部 闽 江 上 源 富 屯 溪、 金 溪 的 汇 合 处， 地理坐标为 26°39′ ～ 27°121′N ， 117°30′ ～ 118°14′E 。 东西宽 74 km ， 南 北 长 61 km ， 总 面 积 1985 km 。 境 内 山 峰 耸 峙， 低山广布， 河谷与山间小盆地错综其 间， 形成以 丘陵 、 山 地 为 主 的 地 貌 特 征， 素有八山一水一分田 之称， 具有南方地区典型的地貌特征 。 常 年 受 中 亚 热带海洋性季风气候影响， 温和湿润 。 年 平 均 气 温
350002 ，China ；
350002 ，China ；
Abstract ： Taken Shunchang County in Fujian Province as the study area ，the paper first made use of the spectral and textural information to realize the preliminary forests classification. On the basis of this ，it analyzed the confusion condition of these forest types in different terrain conditions ，and established further classification rules supported by GIS ，so as to increase the forest classification accuracy. The overall classification accuracy of further classification result was 9. 11% higher than the preliminary one and the overall Kappa statistics was 0. 134 8 higher ，which indicated that Decision Tree Classification supported by GIS could increase the forests classification accuracy a lot in mountain areas of Southern China a lot and had a good application prospect. Key words ： Geographic Information System ； mountain areas ； remote sensing ； decision tree classification ； forest types 提高遥感数据专题信息的计算机提取 精 度， 是 遥感研究的主要方向之一 。 当前， 大多利 用 目 标 物 而由多种 的光谱反射特性开发各种算法加以分类， 因素 造 成 的 同 物 异 谱 、 异 物 同 谱 问 题， 制约了基于 光谱特征的统计模式分类方法精度 的 提 高 。 为 此， 多年来， 结合像元级的空间光谱特征辅以 遥 感 信 息 以外的待分 类 区 各 种 特 征 信 息 开 发 的 分 类 算 法 逐 并取得了进展 渐成为一种趋势，
遥感影像分类方法
遥感影像分类方法1. 引言遥感影像分类是遥感技术的重要应用之一，它通过对遥感影像中的地物进行自动识别和分类，为地理信息系统、城市规划、农业等领域提供了重要数据支持。
本文将介绍遥感影像分类的基本概念和方法，并对常用的分类算法进行详细讨论。
2. 遥感影像分类概述遥感影像分类是指将遥感图像中的每个像素点或图像区域分配到预先定义的类别中。
这些类别通常代表不同的地物类型，如建筑物、水体、森林等。
遥感影像分类可以根据不同的目标进行不同尺度和精度的划分，从而满足不同应用需求。
3. 遥感影像分类方法3.1 监督学习方法监督学习是一种常用的遥感影像分类方法，它需要使用已标记好类别的样本数据作为训练集，并通过机器学习算法来构建分类模型。
常见的监督学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。
3.1.1 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，它基于统计学习理论和结构风险最小化原则进行模型训练。
在遥感影像分类中，支持向量机可以通过寻找最优的超平面来实现不同类别的分离。
3.1.2 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并进行投票来进行分类。
在遥感影像分类中，随机森林可以通过对决策树进行训练和组合来实现高精度的分类结果。
3.1.3 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经元网络结构来提取遥感影像中的特征，并进行分类。
深度学习在遥感影像分类中具有较好的性能，并且能够自动提取特征，无需手动设计特征。
3.2 无监督学习方法无监督学习是另一种常用的遥感影像分类方法，它不需要使用已标记好类别的样本数据进行训练。
无监督学习算法通常通过对图像进行聚类来实现分类，常见的算法包括K均值聚类和谱聚类等。
3.2.1 K均值聚类K均值聚类是一种简单且高效的无监督学习算法，它将遥感影像中的像素点划分为K个不同的类别。
K均值聚类通过迭代计算每个像素点与各个类别的距离，并将其划分到距离最近的类别中。
遥感决策树分类
一、实习项目和我的任务二、基于光谱和纹理的分类方法实现1、资料查找遥感图像分类是遥感数字图像处理的一个重要方面。
而光谱特征和纹理特征遥感图像分类所依据的两个墓本要素。
人们在研究中大多数利用地物光谱信息（光谱信息反映了地物反射电磁波能量的大小，是地物特征形状较直观的反映）进行分类。
但是，由于干扰、影响地质体光谱信息的因素较多，而且在一定程度上存在同谱异物、同物异谱的现象，使得在大多数应用研究中所提取的光谱信息极为有限，已远远不能满足日益增长的遥感应用的需要。
纹理是遥感图像中的重要空间结构信息和基本特征，是进行图像分析和图像理解的重要信息源。
纹理反映了图像灰度模式的空间分布，而且可以帮助抑制同谱异物、同物异谱现象的发生，因而在遥感图像分类中起着非常重要的作用，特别是光谱信息不如纹理特征丰富的高空间分辨率的遥感影像来说，纹理显得尤为重要。
将纹理信息结合进行遥感影像分类，对于地物的准确识别具有重要的意义。
2、确定技术路线图1 技术路线图3、利用ENVI完成分类3.1 图像预处理对紫金山地区IKONOS数据的多波段光谱数据和全色数据进行大气校正和裁剪处理。
3.2归一化植被指数提取与掩膜试验选用归一化植被指数（NDVI）对植被信息进行提取，试验发现取0.25时能很好地将植被与其他非植被区分开来。
并设定阈值范围NDVI ≥0.25 ，将影像做成植被区域掩膜用于接下来的植被粗分类。
结果见图2：图2（a）珍珠泉NDVI 图2（b）紫金山NDVI3.3分段线性拉伸为突出植被信息，拉大不同植被间的光谱差异，利于后续植被细分类，应对植被所在灰度范围段进行分段线性拉伸。
首先分析影像所包含植被地物在多光谱波段的灰度范围，方法是用的植被掩膜NDVI≥0.05分别与多光谱各波段影像做乘法运算，再统计各波段植被灰度的最大值与最小值。
观察统计结果表7，,将各波段植被的光谱范围均拉伸到1~70范围内。
拉伸后用4、3、2波段RGB显示，与原始影像对比4、3、2波段RGB 显示，结果见图3：图3(a)原始4、3、2影像（珍珠泉）图3(b)拉伸后4、3、2影像（珍珠泉）图3(c)原始1、2、3影像（珍珠泉）图3(d)拉伸后1、2、3影像（珍珠泉）3.4样本选取3.5分类规则建立利用决策树进行分类图4 紫金山植被细分类决策树如图4为紫金山植被细分类决策树，其中B1为近红波段、B5为纹理特征的均值特征、B8为纹理特征中的对比度特征；图5珍珠泉植被分类决策树图5中紫金山植被细分类决策树，其中B4为近红外波段、B12为纹理特征值中的相关性特征值。
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If C lass =针叶林 and LUCC =高密度草地 and D EM < 1 600 Then高密度草地 ;
If C lass =水体 and LUCC =水田 and TM 4 + TM 5 > 0. 3 Then 水田 ;
约了基于光谱特征的统计模式分类方法精度的提 系统介绍了分类方法 ,并讨论了该方法的分类精度 。
高 。为此 ,多年来 ,结合像元级的空间光谱特征辅以 遥感信息以外的待分类区各种特征信息开发的分类 算法逐渐成为一种趋势 ,并取得了进展 [ 2～5 ] 。辅助
1 试验区概况与数据源
数据引入遥感图像分类这一领域出现了很多新的智 1. 1 试验区概况
当没有专业知识或专业知识不可获取时 ,它常常采 的代表类型为阔叶林 ;海拔 2 000 m ～2 500 m 的代
用机器学习的方法来建立基于规则的分类系统 。但 表类型为针叶林 。
这些分类方法虽然在分类精度上有了一定的提高 , 1. 2 数据源
但是在处理同物异谱 、异物同谱和山体阴影等具体
(1)遥感数据 。根据该区的物候特征 , 5～8月
0
0 1 963
0 0 0 0 0 0 0 30
0
6 0 1 919 0 77 0 0 0 0 84
0
0 0 2 5 585 0 0 0 0 0 14
0
0
21
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3 195
0
6
0
1 635
0
22
0
717
0
26
0
0
0
15
0
16
0
总精度 : 96. 7%
0
0 0 0 0 0 10 0 2 014 0 0
If C lass =裸地 and LUCC =湿地 and TM 1 + TM 2 + TM 3 > 0. 7 Then 湿地 ;
能化分类方法 ,如专家系统 [ 6 ] ( Expert System ) 、神经
试验区位于陕西省石泉县境内 ,汉江流域上游
网络 [7 ] 、数据挖掘等 。神经网络方法仍然处于发展 边界地段 ,北纬 32°25′～33°52′,东经 107°16′～108°
阶段 ,不容易实现 ,而且分类结果存在着不可预测 20′。区内植被类型以草地 、亚高山针叶林和阔叶林
大量的基于影像的分类算法与理论 [1 ] ,但大多利用 后利用 C4. 5算法自动提取知识 ,结合土地利用图参
目标地物的光谱反射特性开发各种算法加以分类 , 与训练区样本的选择与影像的分类和后处理 ,提高
而由多种因素造成的“同物异谱 ,异物同谱 ”问题 ,制 了分类精度 。本文以汉江流域上游山区为实验区 ,
从表 1可以看出 ,下面几个类别之间误分率是
精度 / %
98
99 98 98 97 95 98 84 99 98 92
分类结果
可能 误分类
Hale Waihona Puke 针叶林灌木林 高密草表 2 可能误分类
水体 裸地 水田 云
水田 湿地 阴影 湿 湿地 地
云影 灌木林
草地
阔叶林 湿地
灌木林
针叶林 云影
阔叶林 草地
高密草 湿地
阴影
2. 3 多源数据预处理 在分类之前 ,首先要对各种数据进行预处理 ,包
图 2 各类别的波谱特征
分析图 2、图 3可以看出 ,对于针叶林 、灌木林和 阔叶林 ,单纯依据光谱特征难以获得较高的分类精
第 1期
陈艳华 ,等 : 地理信息系统支持下的山区遥感影像决策树分类
度 ,将 KL 变换后前三个分量参与分类 ,提高了各类 别的光谱可分性 。
个数正好为分类个数的决策树 (如图 4所示 ) ,并对
表 1 决策树模型误差矩阵精度分析
类型 针叶林 水域 裸地 水田 云 云影 草地 灌木林 阔叶林 高密草 湿地 样本总数
针叶林
水域 裸地 水田 云 云影 草地 灌木林 阔叶林 高密草 湿地
1 251
0 0 0 0 0 0 25 2 20 0
0
1 193 0 10 0 0 0 0 0 0 0
性 [ 8, 9 ] ; 基于知识的专家系统分类是一种人工智能 为主 。由于受气候 、水分和地形条件影响 ,其植被垂
分类方法 ,它运用知识以及输入的数据来确定解决 直地带性分布特征明显 : 海拔 500 m ～1 600 m 的代
问题的最佳途径 ,而不是采用预先定义的方法 [ 10 ] 。 表类型为草地和高密度草地 ; 海拔 1 600 m ～2 000 m
(3) 1990年土地利用现状图 。数字化土地利用 图的引入可以对分类结果做检验 ,亦可用于指导训 练样本的最优选取 。先将土地利用图数字化 ,然后 与 TM 图像进行配准 。
2 研究方法与技术路线
2. 1 C 4. 5算法简介 C 4. 5算法是一种决策树生成算法 [ 12 ] 。该算法
使用信息增益率来选择属性 ,克服了用信息增益选 择属性时偏向选择取值多的属性不足 ,并且在树构 造过程中或者构造完成之后进行剪枝 ,能够对连续 属性进行离散化处理 ,采用决策树作为知识表示 ,最 终形成产生式规则 。 2. 2 技术路线
由于决策树分类法是以各像元的特征值为设定 的基准值 ,分层逐次进行比较的分类方法 。比较中 所采用特征的种类与基准值对分类结果的精度有很 大影响 [ 17 ] 。按照随机原则 ,结合土地利用图 ,对各 个类别选择足够多的训练样本 ,并统计各类别的特 征 , 结果如图 2和图 3所示 。
图 1 分类流程
首先 ,利用 C 4. 5算法自动提取知识 ,建立决策 树用于影像分类 ; 然后利用 GIS空间叠加统计分析 功能对研究区土地利用类型与 DEM 的空间关系进 行知识提取 ,指导影像分类的后处理 ,得到试验区的 遥感影像分类图 。分类流程如图 1所示 。
括遥感影像的几何精校正 、大气辐射校正 、地形校正 以及 DEM 和土地利用图与遥感影像的配准 。
·71·
图 3 KL变换 PC1、PC2、PC3的各类别波谱特征
实验采用 C 4. 5 算法对样本数据进行知识挖
图 4 用 C 4. 5算法得到的带有 11个结点的决策树
掘 ,提取分类规则 ,自动建立决策树 ,并对决策树进 行精度分析 。C 4. 5算法会得到多种结点个数不同 、 精度也不同的决策树 。从结果中可以看出 ,结点个 数达到 11个之前 ,精度随着结点个数急剧上升 ,在 达到 11个结点时 ,精度达到 96. 7%。之后 ,随着结 点个数的增加 ,精度趋于稳定 ,变化不大 。而且 ,结 点个数越多 ,树结构越复杂 ,所得到的分类规则亦越 复杂 ,分类效率也就不高 。本试验只选择最终结点
裸地
草地
水田
灌木林
云
·72·
国 土 资 源 遥 感
2006年
利用 1ν 25 万土地利用图与 DEM 进行知识提 取 ,综合分析土地利用类型与海拔 、坡度等的统计关 系 ,还有影像初分类中未利用的光谱信息 ,提取经验 知识 ,建立影像再分类规则 ,对以上决策树分类结果 进行改进 。例如 ,阔叶林与草地可以通过利用海拔 进行进一步分类 ,根据土地利用类型与海拔之间的 统计关系 ,得知阔叶林绝大部分生长在海拔 1 200 m 以上 ,而草地一般都在海拔 1 200 m 以下 。结合土地 利用类型图 ,对于那些原来类型为阔叶林 、海拔高于 1 200 m 而被为草地的区域再分类为阔叶林 。另外 , 也可以利用影像初分类中未利用的光谱信息进一步 对可能误分的类别进行再分类 。如湿地与裸地 ,从 图 2可以看出 ,由于湿地的湿度大 ,水分多 ,其在可 见光部分的反射率比裸地强 ,因此 ,湿地与裸土之间 的误分可以通过判断 TM 1 + TM 2 + TM 3是否大于 0. 7 来进行再分类 。最终建立的类别校正规则 (部 分 )如下 :
摘要 : 山区遥感影像分类是遥感研究的一大难题 。本文利用一种决策树生成算法 (C 4. 5算法 )自动提取知识 ,基 于知识建立决策树用于山区影像分类 ,并结合研究区土地利用类型与 DEM 空间统计关系的先验知识 ,在 GIS空间 分析的基础上进行影像分类的后处理 。与传统的最大似然法分类结果相比 ,该方法极大地改善了山区地表覆被分 类的精度 ,得到试验区较为可靠的遥感分类图像 。 关键词 : 遥感影像 ; 分类 ; 知识 ; 决策树 ; 地理信息系统 中图分类号 : TP 79: P 208 文献标识码 : A 文章编号 : 1001 - 070X (2006) 01 - 0069 - 06
0 引言
问题时 ,特别是在山区影像分类时 ,还存在着一定的 缺憾 。
鉴于此 ,作者研究了一种比较通用的山区影像
提高遥感数据的专题信息计算机提取精度 ,是 分类方法 。该方法首先利用 DEM 对试验区的影像
遥感研究的主要方向之一 。近 20 a里 ,前人提出了 进行地形影响校正 ,减少阴阳坡植被光谱差异 ; 然
针对实验区的特点 ,结合实地考察结果 ,确定土 地覆盖 /土地利用的类别为针叶林 、阔叶林 、灌木林 、 草地 、高密度草地 (简称高密草 ) 、水域 、裸地 、水田及 湿地等 。但是 ,遥感影像局部有云和云影 ,所以分类 时增加了云和云影两个类别 。
由于试验区植被覆盖度较高 ,用一般的 TM743、 TM741及 TM432等彩色合成 ,很难区分出各种植被 的颜色和色调差异 ,于是对遥感影像进行主成份变 换 ,选择主成份变换 ( KL 变换 )后的第一 、第二 、第三 组份进行假彩色合成 。变换之后 ,能够明显区分出 各种植被类型 。