12.基于专家知识决策树分类
基于ENVI的遥感图像分类方法比较研究
基于ENVI的遥感图像分类方法研究比较（聊城大学环境与规划学院GIS专业2010级4班学号:2010203***）摘要基于监督分类方法在遥感图像分类中已经普遍应用，本文将介绍了几种ENVI 提供的常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象的分类方法。
对同一遥感图像运用这几种方法进行分类，并对分类结果进行对比，从而分析这几种方法分类精度之间的差异。
关键词遥感图像分类平行六面体最小距离法最大似然法面向对象第一章绪论1.1、研究的背景和意义随着遥感技术的发展，遥感已逐步成为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段和重要的信息来源，并在世界范围内以及我国的许多政府部门、科研单位和公司得到广泛的应用。
由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求，所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要。
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异( 反映地物的光谱信息) 及空间变化( 反映地物的空间信息) 来表示不同地物的差异。
这是区分不同图像地物的物理基础。
遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
目前随着各种新理论新方法的相继涌现，遥感图像存在多种分类方法，所以本文主要是选取几种常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象分类方法用实验结果表明它们之间存在的差异。
1.2、研究方法(1)、本文从遥感图像解译的基本原理出发，阐述了ENVI软件在遥感图像解译中使用的原理，并对其提供的方法进行了详细的解读。
(2)、详细叙述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向对象分类方法的使用。
(3)、根据得到的分类结果，采用混淆矩阵和kappa系数对分类结果进行精度评价。
从中得出一些结论，并对ENVI软件在遥感图像分类方法中提出可行性建议。
郭平--土地分类精度评价
采用Landsat7北京市影像数据，裁剪后RGB（432）波段组合的研究区影 像
（2）训练样本的选取
选好训练样本后， 进行分离度检查，根据 分离性值的大小，从小 到大列出感兴趣区组合， 这两个参数的值为0~2.0 之间，大于1.9说明样本 之间可分离性好，属于 合格样本，小于1.8，需 要重新选择样本，小于1， 考虑将两类样本合并成 一类样本。
1. 遥感影像分类
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异及空间变 化来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物 理基础。遥感图像分类通过计算机手段，利用某种算法 进行分类，获取遥感图像中与实际地物的对应信息，从 而实现遥感图像的分类，一般分类方法有监督分类与非 监督分类[1]。
1.1 监督分类
监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识 别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和 野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先 验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每 种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数 进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好 的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本 作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完 成对整个图像的分类。
（2）本次研究中的验证
常用的精度评价的方法有两种：一是混淆矩阵；二是ROC曲线。其 中，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精 度，比较形象。
真实参考源可以使用两种方式：一是ห้องสมุดไป่ตู้准的分类图；二是选择的 感兴趣区（验证样本区）。
真实的感兴趣区验证样本的选择可以是在高分辨率影像上选择， 也可以是野外实地调查获取，原则是获取的类别参考源的真实性。由 于没有更高分辨率的数据源，本例中就把原分类的TM影像当作是高分 辨率影像，在上面进行目视解译得到真实参考源，并采用混淆矩阵的 地表真实感兴趣区进行精度验证。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法
基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法摘要：城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，必须客观、准确地掌握城市绿地信息及其变化情况。
遥感技术给城市绿地信息调查提供了更为有效而便捷的手段，植被有其特殊的光谱响应，使得其有别于其他物质。
城市绿地的遥感提取方法有监督分类、决策树分类、面向对象分类等方法，每一种方法都有它的适用条件。
利用GIS的空间叠加分析可以为遥感绿地信息的属性赋值，增强遥感绿地信息的可利用性。
关键字：城市绿地，遥感技术，高分辨率影像，ENVI，GISAbstract: The city green space is the only living infrastructure in the city, we must objectively and accurately grasp the city green land information and its changes. The remote sensing technology provides a more effective and convenient means for the city green land information investigation, the vegetation has its special spectral response, which is different from other substances. The remote sensing extraction method of the city green extraction is the supervised classification, decision tree classification and object-oriented classification method, and each method has its applicable conditions. Using the GIS spatial overlay analysis can assigns for the remote sensing vegetation information attribute, and enhance the remote sensing vegetation information availability. Keywords: city green space; remote sensing technology; high resolution images; ENVI; GIS0 引言城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，它在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的1个重要指标。
图像分类
第六章图像分类遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得客观的地物信息的过程。
一般的分类方法可分为两种：监督分类与非监督分类。
将多源数据应用于图像分类中，发展了基于专家知识的决策树分类。
4.1 非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据（遥感影像地物的光谱特征的分布规律），即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类；其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性。
其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。
主要有两方法：ISODATA分类与K-Means 分类。
4.1.1 ISODATA分类ISODATA是一种遥感图像非监督分类法。
全称“迭代自组织数据分析技术”（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）。
ISODATA使用最小光谱距离方程产生聚类，此方法以随机的类中心作为初始类别的“种子”，依据某个判别规则进行自动迭代聚类的过程。
在两次迭代的之间对上一次迭代的聚类结果进行统计分析，根据统计参数对已有类别进行取消、分裂、合并处理，并继续进行下一次迭代，直至超过最大迭代次数或者满足分类参数（阈值），完成分类过程。
操作步骤如下：（1）在主菜单中，选择File→Open Image File，打开待分类图像；（2）在主菜单中，选择Classification→Unsupervised→ISOData；（3）在Classification Input File选择分类的图像文件；（4）在ISODATA Parameters窗口中设置分类参数以及输出路径和文件名（图4-1）；图4-1 ISODATA分类参数设置Mumber of Classes:Min，max：类别数量范围，一般输入最小数量不能小于最终分类数量，最大数量为最终分类数量的23倍；Maximum Iterations:最大迭代次数，迭代次数越大，得到的结果越精确，运算时间也越长；Change Threshold：变换阈值，当每一类的变化像元小于阈值时，结束迭代过程；Minimun # Pixel in Class:一类所需的最小像元数，如果某一类中的像元数小于最少像元数，则将其中的像元归并到距离最近的类型中；Maximum Class Stdv：最大分类标准差，以像素值为单位，如果某一类的标准差比该阈值大，则将该类分成两类；Minimum Class Distance：类别均值之间的最小距离，以像素值为单位，如果类均值之间的距离小于该值，则类别将被合并；Maximum # Merge Pairs：最大的合并类别；Maximum Stdev From Mean：距离类别均值的最大标准差，为可选项。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
遥感数字图像处理实验课教案模板
毕节学院教师教案（2012～2013学年第1学期）课程名称：遥感数字图像处理英文名称：Remote sensing digital image processing课程编号：2812230课程类别：专业方向选修课学分： 1总学时：34 理论学时：实验学时：34 授课班级：地理科学2010级任课教师：任金铜职称: 助教所在学院：地理与生命科学学院一、实验项目、内容及学时分配二使用教材及主要参考书目、参考文献等1、教材：邓书斌.ENVI遥感图像处理方法[M].北京:科学出版社,2010.062、主要参考书：[1]李小娟、刘晓萌等.ENVI遥感影像处理教程[M]. 北京：中国环境科学出版社，2007[2]赵文吉、段福州等.ENVI遥感影像处理专题与实践[M]. 北京：中国环境科学出版社，2007三成绩考核办法1、成绩考核采用百分制记分， 60分以上取得该实验课程的学分2、平时成绩70%（包括考勤、预习、实验操作、实验报告等）3、期终考核30%4、综合考核成绩=平时成绩×70%+学期考核×30%教学进度计划表实验一软件基础（一）（2学时）一、实验类型基础性二、实验目的1、了解遥感数字图像处理软件的背景、软件的功能及特点2、了解软件的文件系统和存储3、掌握软件常用系统配置三、实验原理ENVI作为遥感数字图像处理的主流软件之一，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类等。
ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一个简单的二进制文件和一个相关的ASCII的头文件。
常用系统配置包括常用参数的选择、用户自定义文件、默认文件目录的配置等。
这些配置可以方便用户对软件的定制，选择合适的配置适合用户的使用习惯。
四、实验仪器设备、实验材料及药品计算机、ENVI4.8软件五、实验重点软件的文件系统和存储；软件常用系统配置六、实验难点文件的存储及软件常用系统配置七、实验内容、方法及步骤1、实验内容：（1）遥感数字图像处理软件的背景、软件的功能及特点（2）遥感数字图像处理软件的文件系统和存储（3）遥感数字图像处理软件的软件常用系统配置2、实验方法讲授法、启发式教学法、多媒体演示教学法、实验法3、实验步骤（1）通过讲授法介绍遥感数字图像处理软件的背景、软件的功能及特点（2）通过讲授法、多媒体演示教学法引导学生学习遥感数字图像处理软件的文件系统和存储①主菜单界面主菜单——File——Save File As，将图像按照需要的格式进行存储，保存为原始数据，没有拉伸等增强处理②主图像窗口主菜单——File——Save Images As，将图像按照需要的格式进行存储，存储的图像是显示的图像样式。
决策树environment
决策树environment1. 概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。
分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用多源数据。
专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。
难点是规则的获取，可以来自经验总结，如坡度小于20度是缓坡等；也可以通过统计的方法从样本中获取规则，如C4.5算法、CART算法、S-PLUS算法等。
本课程以Landsat TM5影像和这个地区对应的DEM数据为例，学习基于专家知识决策树分类。
数据存放在“\12.基于专家知识决策树分类\数据”文件夹内，影像和DEM经过了精确配准。
2.数据本课程以Landsat TM5影像和这个地区对应的DEM数据为例。
3. 详细操作步骤3.1 规则获取根据经验和专家知识获取如下规则：● Class1（缓.植.）:NDVI>0.3, slope<20● Class2（朝.陡.植.）:NDVI>0.3, slope>=20, 90<=aspect<=270● Class3（朝.陡.植.）:NDVI>0.3, slope>=20, , aspect<90 或aspect>270● Class4（.体)：NDVI<=0.3, 0<b4<20● Class5（.地)：NDVI<=0.3, b4>=20● Class6（.数.区,背.）: NDVI<=0.3, b4=0注：其中，NDVI为归一化植被指数；slope为坡度；aspect为坡向；bN代表第N 个波段。
3.2 制作决策树（1）首先打开待分类数据及其他多源数据。
打开File > Open，选择“\12.基于专家知识决策树分类\数据”文件夹内的boulder_tm.dat和boulder_dem.dat；注：boulder_tm.dat为待分类图像，boulder_dem.dat为DEM数据。
第二届全国大学生GIS应用技能大赛
问题解答_土地利用类型分类
选择训练样本 对同一区域的两时相影像，通过目视解译定义6类样本，分别为： 林地、耕地、草地、水域、建设用地、未利用地。 在ROI Tools下利用感兴趣区定义训练样本，在ROI Tools窗口下， 运用Export ROIs to n-D visualizer方法对所定义样本做以优化 监督分类 选择最大似然法对优化训练样本进行监督分类 分类后处理 为了达到理想分类结果对上面的分类初结果通过更改分类颜色、 聚类（Clump）、过滤(Sieve)等命令处理剔除分类后产生的面积 很小的一些小图斑，以达到分类优化目的。 制图
第二届全国大学生GIS应用技能大赛
上午操作部分
GIS承载梦想
题目概述
1、三幅遥感影像，其中一幅全色波段影像（有投影）、两幅多光谱影像（其中 一幅没有投影信息） 要求：对无投影信息的多光谱影像进行几何校正 将两幅多光谱影像进行镶嵌操作 将拼接好的影像与全色波段影像进行融合操作（相同尺寸） 制图 利用坡度、坡向、NDVI分类 2、两幅不同时相同一地区的遥感影像 要求：对两幅遥感影像进行土地利用分类，并分别制图 进行土地利用变化监测，并做简单分析 3、数据与第二题相同 要求：将分类处理后的两幅遥感影像中“建设用地”进行矢量转换，利用叠 加分析命令对“建设用地”的变化情况进行分析，在属性表中添加字段，显示 面积变化情况，并进行专题图的制作。
问题解答_利用坡度、坡向、NDVI分类
计算出NDVI TransformNDVI 利用DEM数据计算坡度、坡向(参见P248) TopographicTopographic Modeling (选择Slope、Aspect) 利用基于专家知识的决策树分类(参见P151) ClassificationDecision TreeBuild New Decision Tree
人工智能核心算法复习题含答案
人工智能核心算法复习题含答案一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗A、可以B、不能C、不好说D、不一定正确答案：B2、EM算法是（）A、半监督B、都不是C、有监督D、无监督正确答案：D3、让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是(___)？A、监督学习B、倍监督学习C、无监督学习D、半监督学习正确答案：D4、YOLOv3在coco数据集上聚类了（）个矛框？A、9B、nanC、80D、3正确答案：A5、在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。
如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？A、以上都不正确的B、搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值C、随机赋值，听天由命D、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重正确答案：D6、执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?A、50%B、70%C、60%D、40%正确答案：C7、如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型?A、过拟合B、刚好拟合C、可能过拟合可能欠拟合D、欠拟合正确答案：C8、下列哪个神经网络结构会发生权重共享A、卷积神经网络B、循环神经网络C、全连接神经网络D、卷积和循环神经网络正确答案：D9、混沌度(Perplexity)是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术，关于混沌度，哪种说法是正确的？A、混沌度越高越好B、混沌度对于结果的影响不一定C、混沌度没什么影响D、混沌度越低越好正确答案：D10、关于递归函数基例的说明，以下选项中错误的是A、递归函数的基例不再进行递归B、每个递归函数都只能有一个基例C、递归函数的基例决定递归的深度D、递归函数必须有基例正确答案：B11、通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻找两个集群之间的差异？（）A、以上都行B、均链接C、单链接D、全链接正确答案：A12、考虑以下问题：假设我们有一个5层的神经网络，这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。
基于决策树的分类算法
基于决策树的分类算法1 分类的概念及分类器的评判分类是数据挖掘中的⼀个重要课题。
分类的⽬的是学会⼀个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某⼀个。
分类可⽤于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
分类可描述如下：输⼊数据，或称训练集（training set）是⼀条条记录组成的。
每⼀条记录包含若⼲条属性（attribute），组成⼀个特征向量。
训练集的每条记录还有⼀个特定的类标签（类标签）与之对应。
该类标签是系统的输⼊，通常是以往的⼀些经验数据。
⼀个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。
在这⾥vi表⽰字段值，c表⽰类别。
分类的⽬的是：分析输⼊数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每⼀个类找到⼀种准确的描述或者模型。
这种描述常常⽤谓词表⽰。
由此⽣成的类描述⽤来对未来的测试数据进⾏分类。
尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。
注意是预测，⽽不能肯定。
我们也可以由此对数据中的每⼀个类有更好的理解。
也就是说：我们获得了对这个类的知识。
对分类器的好坏有三种评价或⽐较尺度：预测准确度：预测准确度是⽤得最多的⼀种⽐较尺度，特别是对于预测型分类任务，⽬前公认的⽅法是10番分层交叉验证法。
计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是⾮常重要的⼀个环节。
模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采⽤规则表⽰的分类器构造法就更有⽤。
分类技术有很多，如决策树、贝叶斯⽹络、神经⽹络、遗传算法、关联规则等。
本⽂重点是详细讨论决策树中相关算法。
2 基于决策树的数据分类算法及其性能2.1 ID3和C4.5算法决策树技术是⽤于分类和预测的主要技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。
它着眼于从⼀组⽆次序、⽆规则的事例中推理除决策树表⽰形式的分类规则。
ENVI-13基于专家知识的决策树分类
QGIS是一款免费的开源地理信息系统软件 ，适合进行空间数据管理和分析；而ENVI 则专注于遥感图像处理和分类。
PART 03
基于专家知识的决策树分 类方法
REPORTING
WENKU DESIGN
专家知识的获取与表示
专家知识的获取
通过与领域专家交流、查阅文献资料、 实验研究等方式，获取与分类任务相 关的专家知识。
envi-13基于专家知 识的决策树分类
https://
REPORTING
目录
• 引言 • envi-13软件介绍 • 基于专家知识的决策树分类方法 • envi-13实现基于专家知识的决策树分类 • 案例分析 • 结论与展望
PART 01
引言
REPORTING
WENKU DESIGN
分类结果评估与优化
分类结果评估
使用测试数据集对分类模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值 等指标。
模型优化
根据评估结果，对模型进行优化，如调整参数、剪枝等。
结果解释
根据分类结果和决策树结构，对分类结果进行解释，提供可理解的分 类依据。
PART 05
案例分析
REPORTING
WENKU DESIGN
基于专家知识的决策树分类过程
特征选择
根据遥感影像和辅助数据，选择了与土地利用类型相关的特征，如光谱特征、纹理特征和空间特征等。这些特征对于 决策树分类器的训练和预测至关重要。
决策树构建
使用envi-13软件平台，基于专家知识构建决策树分类器。通过设置不同的分类阈值和规则，训练出适用于该案例的 决策树模型。
使用主成分分析、特征选择等方法降低特征维度，减 少计算量和过拟合风险。
基于Sentinel-1和Sentinel-2数据的衡水市冬小麦越冬前面积提取
SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯基于Sentinel-1和Sentinel-2数据的衡水市冬小麦越冬前面积提取刘馨1江亚军2(1.饶阳县气象局河北衡水053900;2.阜城县气象局河北衡水053700)摘要：该文以9月上旬至12月下旬Sentinel-1A GRD 为主要数据，提取小麦等不同地物后向散射系数变化曲线，根据当地种植制度和农事活动分析其后向散射系数曲线变化特点，结合11月下旬NDVI 通过基于专家知识的决策树分类法进行冬小麦越冬前面积提取。
经过精度验证，分类精度88.52%，Kappa 系数为0.81。
结果表明，该方法可在目标区冬小麦进入分蘖期后较准确地提取种植面积，为越冬期相关服务提供基础。
关键词：Sentinel-1A 冬小麦面积提取决策树中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1672-3791(2021)11(c)-0092-03Extraction of Winter Wheat Area before Overwintering in Hengshui City Based on Sentinel-1and Sentinel-2DataLIU Xin 1JIANG Yajun 2(1.Raoyang County Meteorological Service,Hengshui,Hebei Province,053900China;2.Fucheng CountyMeteorological Service,Hengshui,Hebei Province,053700China)Abstract:Taking Sentinel-1A GRD from early September to late December as the main data,the backscattering coefficient change curves of different ground objects such as wheat are extracted.The variation characteristics of backscattering coefficient curve are analyzed according to local planting system and agricultural bined with NDVI in late November,the area of winter wheat before overwintering is extracted by expert-knowledge-based Decision Tree Classification.After accuracy verification,the classification accuracy is 88.52%,and the Kappa coefficient is 0.81.The results show that this method can accurately extract the planting area after the winter wheat enters the tillering stage in the target area,and provide the basis for relevant services in the overwintering period.Key Words:Sentinel-1a;Winter wheat;Area extraction;Decision Tree冬小麦是衡水市主要农作物之一，其种植面积占全市粮食播种面积一半以上，在当地农业生产中占有重要比重[1]。
人工智能基础知识考试题库300题(含答案) (1)
人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案：B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案：A3.2016年5月，在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案：D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计，发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案：D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案：D6.云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案：A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明，这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案：C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案：B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起，一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案：D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案：D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案：D12.()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。
A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案：B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的，并通过()手段进行学习的方法。
大数据分类方法
大数据分类方法随着互联网和信息技术的快速发展，大数据正成为重要的信息资产和决策支持工具。
然而，如何高效、准确地对海量的大数据进行分类成为一项具有挑战性的任务。
在本文中，将介绍几种常用的大数据分类方法，包括传统方法和基于机器学习的方法。
一、传统方法1. 基于规则的分类方法基于规则的分类方法是最早的分类方法之一。
它通过定义一系列规则或条件来对数据进行分类。
这些规则可以是人工定义的，也可以是根据经验或专业知识得出的。
通过将数据与预定义的规则进行匹配，可以将数据分到相应的类别中。
2. 基于统计的分类方法基于统计的分类方法是建立在统计学原理和理论基础上的。
它通过对大数据的统计特性进行分析，提取出与不同类别相关的特征，并基于这些特征对数据进行分类。
常用的统计分类方法包括朴素贝叶斯分类、决策树分类等。
3. 基于专家系统的分类方法基于专家系统的分类方法将专家的知识和经验转化为一系列的规则和推理机制，通过对数据进行推理和判断来分类。
这些专家系统可以是基于规则的，也可以是基于规则和统计的混合型。
二、机器学习方法1. 监督学习监督学习是一种常用的机器学习方法。
它通过使用已标注的训练数据，通过训练分类模型从而对未知数据进行分类。
在监督学习中，常用的分类算法包括支持向量机、K近邻算法和神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是另一种常用的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习不需要已标注的训练数据，而是通过对未标注数据的分析和建模，从中挖掘出数据的隐藏结构和模式。
常用的无监督学习方法包括聚类算法、关联规则挖掘等。
3. 半监督学习半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种分类方法。
它通过同时利用已标注的训练数据和未标注的训练数据，来建立分类模型。
在大数据分类中，半监督学习方法可以有效利用大量未标注数据的信息，提高分类的准确率和效率。
三、大数据分类方法的实践大数据分类方法的实践通常需要以下几个步骤：1. 数据预处理大数据中可能存在缺失值、异常值和噪声等问题，因此需要对数据进行预处理。
遥感图像分类_2
遥感图像分类遥感图像的分类就是通过对遥感图像中地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个象元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
一般的分类方法可分为两类：监督分类和非监督分类。
将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。
一、监督分类监督分类（supervised）,又称训练分类法，即用被确认的样本象元去识别其他未知象元的过程。
已经被确认类别的样本象元是指那些位于训练区的象元。
在这种分类中，分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到其最相似的样本类。
监督分类的算法主要有：平行算法、最小距离法、最大似然法等。
这里采用最大似然法作为监督分类的算法。
原理：最大似然法假设遥感图像的每个波段数据都是正态分布。
其基本思想是：地物类数据在空间中构成特定的点群；每一类的每一维数据都在自己的数轴上成正态分布，该类的多维数据就构成了一个多维正态分布；各类多维正态分布模型各有其分布特征。
根据各类已有的数据，可以构造出各类的多维正态分布模型，在此基础上，对于任何一个像素，可反过来求出它属于各类的概率，取最大概率对应的类为分类结果。
步奏：第一步：分析图像①打开图像，将图像以5、4、3波段合成RGB显示在#1中。
②通过目视分析，可以定义6类样本：水体、建筑、耕地、草地、荒地、其他。
第二步：选择训练样本①在主图像窗口选择Overlay-----Region of Interest，打开ROI Tool对话框。
②在ROI Tool对话框中设置相关样本的名称、颜色等。
③选择ROI_Type—Polygon，在window中选择image，在图像上绘制训练区。
④重复②、③步奏，最终完成以下结果：第三步：评价训练样本①在ROI Tool对话框中，选择Options——Compute ROI Separability，打开目标图像。
基于决策树的情感分类
基于决策树的情感分类1.引言1.1 概述概述情感分类是自然语言处理领域的一个重要任务，其目的是根据文本的情感态度对其进行分类。
随着社交媒体的普及和大数据时代的到来，情感分类的需求愈发迫切。
传统的分类算法在处理情感分类任务时存在一些问题，如特征选择和维度灾难等。
因此，本文章将探讨基于决策树的情感分类方法，旨在利用决策树算法的优势来解决这些问题。
本文将首先介绍决策树算法的基本原理和方法，包括决策树的构建过程、节点划分准则以及决策树的剪枝方法。
其次，将探讨情感分类的应用背景，包括社交媒体中的情感分析、产品评论的情感分类等。
通过分析情感分类的应用背景，我们可以更好地理解情感分类任务的特点和挑战。
接下来，本文将详细介绍决策树在情感分类中的优势。
相比于传统的分类算法，决策树算法在特征选择和模型可解释性方面具有一定的优势。
同时，决策树算法能够处理非线性关系和多类别情感分类等问题，具有较好的扩展性和适应性。
此外，本文还将展示通过实验比较决策树算法与其他常用的分类算法在情感分类任务上的表现，以验证决策树在情感分类中的有效性。
最后，本文将进行结论总结。
我们将总结决策树算法在情感分类中的优势，并讨论其在实际应用中的潜在局限性和改进方向。
通过本文的研究，我们期望能够更好地理解基于决策树的情感分类方法，并为情感分类任务的实际应用提供有益的指导和启示。
1.2文章结构文章结构是指文章整体的组织方式和排列顺序，旨在使读者能够清晰地理解文章的逻辑结构和内容安排。
本文的文章结构如下所示：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 决策树算法介绍2.2 情感分类的应用背景3. 结论3.1 决策树在情感分类中的优势3.2 结论总结在本文中，文章结构的设计有助于读者系统地了解整篇文章的内容和论证过程。
以下是对各个部分的详细说明：1. 引言在引言部分，首先概述文章要探讨的主题：基于决策树的情感分类。
其次，介绍文章整体的组织和安排，即文章结构。
如何使用决策树算法进行分类
如何使用决策树算法进行分类随着人工智能领域的不断发展，机器学习被广泛应用于各种领域中，而分类算法则是机器学习中最为基础和重要的一种算法之一。
在分类问题中，决策树算法是一种简单而有效的方法。
下面，我们将探讨如何使用决策树算法进行分类。
一、什么是决策树算法决策树算法是一种基于树模型的非参数监督学习算法，可以用于分类和回归分析。
它通过对训练集中的数据不断进行二分，构建出一棵决策树，使其可以对新的数据进行分类或预测。
决策树算法的构建过程是自顶向下的，即从整体样本集合开始，不断分割生成子节点的过程。
在生成子节点时，需要选择使得分类能力最强的属性进行分割。
为了避免决策树的过拟合，需要采用剪枝方法将过于复杂的决策树进行简化。
二、决策树算法的分类过程决策树算法的分类过程可以分为两个步骤：决策树的构建和分类预测。
1. 决策树的构建在构建决策树时，需要使用训练数据进行学习，并选择最优特征进行节点的划分。
构建过程中，需要注意以下几点：（1）特征选择：决策树的好坏主要取决于属性的选择。
基于信息增益或基尼指数来进行属性选择都是常用的方式。
（2）节点划分：选择了最优特征后，需要将数据集按照该特征的属性值进行划分。
（3）树的生长：重复以上步骤，直到每个叶子节点都是同一类别的样本，或者无法继续进行特征选择为止。
2. 分类预测在构建好决策树后，就可以使用它进行分类预测了。
分类预测的过程是从根节点开始，按照特征进行判断，最终到达某个叶子节点，该叶子节点上的类别即为预测类别。
三、决策树算法的优缺点决策树算法具有以下优点：（1）易于理解和解释：决策树算法生成的决策树可以很清晰地展现出数据的分类情况，方便理解和解释。
（2）处理分类和连续性变量：决策树算法可以处理包括分类和连续性变量在内的各种类型的数据。
（3）高效：在分类预测时，决策树算法的复杂度是O(log2n)，效率较高。
然而决策树算法也存在一些缺点：（1）容易过拟合：在样本数量较少或者属性数量较多的情况下，容易出现过拟合现象。
《决策树分类》word版
基于专家知识的决策树分类概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。
分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。
如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。
图1.JPG图1 专家知识决策树分类器说明图专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。
1.知识（规则）定义规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。
2.规则输入将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。
3.决策树运行运行分类器或者是算法程序。
4.分类后处理这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。
知识（规则）定义分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。
也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。
利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤：（1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。
（2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。
（3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。
这里就是C4.5算法。
4.5算法的基本思路基于信息熵来“修枝剪叶”，基本思路如下：从树的根节点处的所有训练样本D0开始，离散化连续条件属性。
计算增益比率，取GainRatio（C0）的最大值作为划分点V0，将样本分为两个部分D11和D12。
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技术支持邮箱：ENVI-IDL@ 技术支持热线：400-819-2881-7 官方技术博客：/enviidl 官方技术qq群：148564800
课程简介
- 专家知识的决策树分类基本原理
根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元
规则描述——表达式与变量
变量 表达式 基本运 算符 三角函 数 部分可用函数 +、-、*、/ Sin、cos、tan asin、acos、atan Sinh、cosh、 tanh…. LT、LE、EQ…. and、or、not…. 最大值、最小值 slope aspect ndvi Tascap pc mnf lpc Stdev Mean 其他符 号 Min、max 其他 计算坡度 计算坡向 计算归一化植被指数 穗帽变换 主成分分析 最小噪声变换 局部主成分分析 标准差 平均值 最大、最小值 …… 作用
陡坡上的植被
+
+ +
DEM
缓坡上的植被
Road Map Zoning Coverage Landcover Classification
+
高山植被
公园用地
专家知识的决策树分类基本步骤
知识（规则）定义
规则输入
决策树运行
Hale Waihona Puke 分类后处理规则定义
• 规则获取：经验总结和样本总结 • 规则描述
– Class1（缓坡植被）:NDVI>0.3, slope<20 – Class2（朝北陡坡植被）：NDVI>0.3, slope>=20, 90<=aspect<=270 – Class3（朝南陡坡植被）：NDVI>0.3, slope>=20, , aspect<90 or aspect>270 – Class4（水体）：NDVI<=0.3, 0<b4<20 – Class5（裸地）：NDVI<=0.3, b4>=20 – Class6（无数据区，背景）: NDVI<=0.3, b4=0
关系/逻 辑
指数（^）、exp 对数alog 平方根（sqrt）、 绝对值（abs） ……
如：{ndvi} LT 0.3
练习：
• 数据
– \12.基于专家知识决策树分类\数据\boulder_tm.dat”
• 规则获取（经验总结和样本总结） • 构建执行决策树
本节收获
• 学习了ENVI下构建决策树的操作流程，并使用构建的 决策树进行图像分类。