基于高分一号特征优选的CART决策树面向对象分类研究

以陕西省神木县部分区域为研究区,采用国产高分一号影像数据,结合目视解译成果,研究基于多种特征的CART决策树面向对象分类,对研究区的地物类型进行自动提取。在训练样本一致的前提下,利用面向对象最邻近分类优化特征空间工具间接优化决策树特征空间,并与其分类结果相对比,证明CART决策树面向对象分类是一种高效、高精度的分类方法,尤其适用于大数据量的高分辨率遥感影像地物类型自动提取。     

昆明市生态用地信息提取技术比较研究

以Landsat8影像为数据源,采用最大似然法、CART决策树分类法对昆明市生态用地信息进行提取。比较两种分类方法对不同生态用地信息提取的分类精度,结果表明:(1) CART决策树方法更适宜于耕地、未利用地、建设用地信息提取,且总体分类精度高于最大似然法;(2)从地类的空间分布情况上看,CART决策树分类图像的结果多为面状,最大似然法分类结果地物分布细碎。总体来说不同信息提取方法具有各自的优势,在具体应用中,可根据目标地类的波谱特性,选择适宜的信息提取方法。     

基于影像特征CART决策树的稀土矿区信息提取与动态监测

、裸土指数（Bare Soil Index,BSI）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）3种特征信息进行提取,采用基于CART（Classification and Regression Trees）决策树的分类方法对研究区稀土矿开采信息进行识别,分类总体精度达到89.43%,其中矿区分类精度达到88%,分类精度相对于基于光谱信息的CART决策树分类和最大似然分类有明显提高。通过对研究区2013-2016年稀土矿开采区域进行遥感动态监测,发现增加的开采区域主要分布于矿权范围内,减少的开采区域在矿权界限内外均有大量分布,减少幅度达41%,说明政府和相关矿权部门对于稀土行业健康有序发展发挥了重要作用。研究表明：基于影像特征CART决策树的分类方法在稀土矿区信息提取与动态监测方面具有一定的可行性。     

基于影像特征CART决策树的稀土矿区信息提取与动态监测

、裸土指数（Bare Soil Index，BSI）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）3种特征信息进行提取，采用基于CART（Classification and Regression Trees）决策树的分类方法对研究区稀土矿开采信息进行识别，分类总体精度达到89.43%，其中矿区分类精度达到88%，分类精度相对于基于光谱信息的CART决策树分类和最大似然分类有明显提高。通过对研究区2013—2016年稀土矿开采区域进行遥感动态监测，发现增加的开采区域主要分布于矿权范围内，减少的开采区域在矿权界限内外均有大量分布，减少幅度达41%，说明政府和相关矿权部门对于稀土行业健康有序发展发挥了重要作用。研究表明：基于影像特征CART决策树的分类方法在稀土矿区信息提取与动态监测方面具有一定的可行性。     

基于See5.0算法的决策树构建与分类研究

文中以地形较为复杂的济南市长清区为研究区域,综合TM影像的光谱特征、纹理特征与区域内的地形特征、植被特征信息作为样本集的属性值,结合研究区内6种主要地物类型训练数据集,基于See5.0的决策树分类法进行分类实验,并在ENVI中提取土地的利用现状信息.实验结果表明:综合利用不同的特征数据会有效的提高分类精度;See5.0和ENVI相结合可以高效、高精度地、客观地实现土地覆盖分类,是基于知识的遥感影像分类的有效的方法.     

基于决策树的荒漠化遥感分类技术

阜新地区属于农牧交错带,是土地荒漠化类型齐全、结构复杂的典型区域。文中以遥感(RS)作为荒漠化信息获取与分析的工具,利用基于决策树的分析方法,结合区域环境特点,根据不同的荒漠化类型的遥感影像特点,针对荒漠化类型、强度进行了分层次提取和分类。     

基于分区决策树的乌达煤田土地覆被分类研究

精确的土地覆被分类结果是研究煤田火区生态环境变化的基础。本文基于Landsat8卫星遥感数据,依据地形特征、主体地物类型以及辐射特征,将乌达煤田分为五个子区。利用多光谱特征、高程、坡度和热辐射特性构建决策树模型,并分区实现土地覆被分类。分类结果表明,与传统决策树分类法相比,基于决策树法的分区分类方法总体分类精度提高了14.75%,Kappa系数增加了0.17,其准确性有了较大的提高。     

采煤沉陷湿地高分辨率遥感精准监测方法与应用

为实现对采煤沉陷区管理和治理成效的科学评定,开展采煤沉陷湿地地表覆盖和生态系统变化监测工作具有重要意义.文中以唐山市南湖采煤沉陷区为研究区域,提出了一套利用高分辨率遥感影像WorldView数据进行精细化地表生态系统分类的技术流程和方法.该方法主要基于采煤沉陷湿地生态系统分类体系划分、遥感影像多尺度分割、面向对象的特征提取三个主要步骤,通过分类对象的解译标志库建立和样本集的训练,建立与当地分类系统相适应的决策树指标和结构;然后,通过决策树的子分级,进行各生态系统类型的不断掩膜和提纯,最终实现单个分类类别的最终分类.经精度评定,该方法的总体分类精度达到了94％,最小识别积水区达到20 m2,可以有效获取采煤沉陷区域地表生态系统精细分类信息.通过对2020年南湖区域生态系统分类结果的分析,得出了2020年南湖地区景观类型多样,物种丰富,生态稳定性较强,虽然自然生态系统和人居生态系统相互作用,但景观格局协调、稳定的结论.获取了2015～2020年间各生态系统类别面积变化情况,得出了唐山市南湖地区2015～2020年总体呈现自然类型生态系统退化、人工表面扩张、自然生态系统向复合型生态系统转化的趋势的结论.     

基于决策树的web模式挖掘框架研究

分析了决策树的基本算法,作为数据挖掘的关键算法之一,决策树可以很好的实现模式的分类。结合WEB应用,给出了WEB模式挖掘和分类的具体框架,对相关人员有较好的参考价值。     

基于CBERS-1数据的决策树分类方法研究

决策树是遥感图像分类中的一种类似树状的分层处理结构,特别对遥感图像的数据各维具有不同的统计分布和尺度时,用决策树分类法能获得理想的分类结果。论文是运用决策树算法对CBERS-1唐山市遥感数据进行分析,构建土地利用分类体系和数学模型,通过ENVI4.0完成分类。     

数据挖掘技术在数控线切割加工中的应用

提出了基于决策树分类器和神经网络的数控线切割加工工艺参数寻优方法。根据已有的样本训练数据,建立分类和神经网络类型,针对要求的加工目标,通过对分类规则的提取,生成预测数据集,结合建立的神经网络模型,迅速准确的预测出对应的加工工艺参数。     

利用开源的数据挖掘平台WEKA进行文本分类仿真实验

煤矿企业自动化系统使用的文本分类中的一个关键问题就是分类方法的选择。为了对常用的分类方法进行性能的综合评价,分析了朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量机(SVM)这3种常用的文本分类方法,并利用开源的数据挖掘平台WEKA进行仿真实验。     

TM图像的矿区土地资源分类体系的建立与信息提取

以多时相TM图像为数据源,分析矿区土地资源的主要演变形式,参考国家标准分类体系,提出了适合于沈阳矿区的土地资源监测分类体系.结合前人的研究成果,分析地物在TM图像上的灰度变化、空间关系及结构变化,对矿区水体、建设用地、绿地和耕地、塌陷地分别进行了模型提取研究.并采用GIS支持下的分层变化信息提取方法,通过建立知识及决策树模型对信息进行变化检测,检测结果完全能够满足对矿区土地资源演变分析的精度要求,且均采用半自动的提取模型与知识决策树提取方法,简单易行,方便GIS数据管理与分析.     

基于决策树的电力系统实时动态安全评估方法研究

电力需求增长和电力市场管制的压力下,电力系统必须通过缩小运行安全裕度,以使其运行接近稳定极限,为系统实时安全指标提供充足的时间进行分析、决策和准确地实施补救控制,提出了一种对称不确定性(SU)算法和逻辑模型树(LMT)算法分别作为特征选择的高级分类器和决策树分类器,该方法利用对称不确定性(SU)来降低基于决策树分类器的动态安全评估(DSA)工具中的数据冗余。结果表明,SU显著降低了DSA数据集的维数,对于改进的IEEE 30总线测试系统模型的DSA,SU算法可以减少30.76%的计算时间,而LMT算法的精度可以提高到100%,同时提高了决策树分类器的性能。基于SU的决策树分类器能够近实时地评估系统的动态安全性。该方法对电力系统实时保护和控制应用具有一定的参考价值。     

白云鄂博稀土矿浮选泡沫图像颜色特征与品位相关性研究

在稀土矿物实际浮选中,泡沫颜色特征与稀土品位关系密切。针对白云鄂博稀土矿浮选过程中浮选槽中含气率高、气泡重叠、变形,以及不断发生气泡兼并与破裂的情况,设计建立图像采集系统,并针对LED光源特点,设定照射光源最佳角度,进行图像采集。对采集图像进行进一步颜色特征提取,对泡沫图像颜色与品位之间的相关性进行分析研究。根据浮选过程中浮选泡沫表征颜色与品位的相关性,结合计算机图像处理技术,使用Matlab数学分析软件,对泡沫图像进行预处理并且进一步对泡沫图像进行边缘提取,对泡沫色彩进行色彩效果增强处理,将颜色分类量化,并进行色彩分类统计。通过对泡沫图像灰度直方图分析,计算并统计其整体亮度情况,作为泡沫图像亮度值定量依据。结果表明:通过分析浮选图像RGB颜色值分布、颜色分级分类量化提取图像颜色特征值以及灰度信息,对泡沫颜色特征有一定代表性,并且提高泡沫图像颜色提取精度。通过BP神经网络,输入泡沫图像特征值颜色与品位信息并建立黑箱模型,通过样本训练,得到稀土品位预测值。     

数据挖掘在高校教学评价系统中的应用

在研究数据挖掘的基础上,开展了基于数据挖掘的高校教学评价系统的研究、设计与开发。在案例实施上,利用本人所在高校的教学评价数据,完成了从数据采集、数据预处理,决策树生成、展示、剪枝,生成分类规则的一个完整过程,最终得出系统结论。     

Gabor滤波器的指纹图像分割方法

为了提高指纹识别系统的匹配率,需要对指纹图像进行有效的分割。首先分析了Gabor滤波器虚部的原理,然后使用把Gabor滤波器滤波结果作为特征值的分割方法。在此基础上提出了Gabor特征值和灰度特征值相结合的指纹图像分级分割改进算法。