遥感信息提取:基于专家知识的决策树分类
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更新于2024-08-10
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"该资源是一份关于旅游行业营销的白皮书,主要聚焦于专家知识在决策树分类中的应用,特别是在遥感图像信息提取领域的实践。由巨量引擎和知萌联合发布,发布日期为2019年4月。"
在遥感图像处理领域,决策树分类是一种重要的信息提取技术。这种技术结合了专家的知识和经验,以构建一个逻辑结构化的决策过程,用于识别和分类遥感图像中的不同地物。在描述中提到的"DEM"(数字高程模型)是地形分析的重要工具,"Road Map"和"Zoning Coverage Landcover"则涉及地理信息系统(GIS)中的道路规划和土地覆盖分类。
遥感信息提取技术主要包括以下几部分:
1. **遥感信息提取技术概述**:遥感图像通过亮度值和空间变化来表征地物差异,通过计算机分析光谱信息和空间信息进行分类,实现信息提取。
2. **监督分类**:这是一种基于已知类别样本的分类方法,通过选取训练样本,计算其统计信息,并训练分类器,最终对整个图像进行分类。
3. **基于专家知识的决策树分类**:这种方法需要多源数据支持,利用专家对地物特性的理解,构建决策树模型进行分类。例如,可能区分陡坡、缓坡、高山和公园用地等不同地物类型。
4. **面向对象分类**:随着高分辨率影像的普及,面向对象的分类方法逐渐兴起,它考虑了地物的形状、大小、纹理和位置等多方面特征。
5. **地物识别和定量反演**:利用模型对地物进行量化分析,如植被覆盖度、土壤湿度等。
6. **动态监测**:通过对比多时相遥感图像,识别地物或地表的变化,如城市扩张、植被退化等。
7. **立体像对DEM提取**:利用两幅有重叠区域的遥感图像构建立体像对,可以计算出地形的高度信息,形成DEM。
在监督分类中,包括了定义类别、选择特征、训练分类器、后处理和结果验证等步骤。常见的分类器有平行六面体、最小距离和马氏距离等,它们根据像元与样本类别的相似度进行分类。
这份白皮书深入探讨了遥感图像处理的关键技术,特别是如何利用专家知识和决策树来进行高效且准确的地物分类,对旅游行业的市场分析和资源管理具有重要价值。
2023-05-12 上传
2023-05-15 上传
2023-09-01 上传
2023-08-17 上传
2023-10-29 上传
2023-11-14 上传
2023-10-12 上传
Big黄勇
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