基于優(yōu)化分割分類層次體系的面向?qū)ο蟮耐恋馗脖环诸愌芯?/H1>
發(fā)布時間：2020-08-12 06:29
【摘要】：土地覆被及其變化是反映人類與自然環(huán)境相互聯(lián)系和影響,揭示地理現(xiàn)象,研究地球科學和全球變化的基礎數(shù)據(jù)。快速準確地獲取土地覆蓋數(shù)據(jù)對自然資源管理、環(huán)境研究、城市規(guī)劃等諸多方面都十分重要。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,基于對象影像分析方法逐漸成為獲取土地覆被數(shù)據(jù)已成為一種主要方法。影像分割是基于對象影像分析中關(guān)鍵的一步,分割結(jié)果的質(zhì)量直接影響著土地覆被的分類精度。優(yōu)化影像分割參數(shù),能改善影像對象的分割質(zhì)量,進而提高最終的分類精度。然而,不同土地覆被類型通常具有不同的優(yōu)化分割參數(shù)。如何充分利用各覆被類別最優(yōu)分割參數(shù)建立分割分類層次體系,降低構(gòu)建過程中對操作者個人經(jīng)驗的依賴,提高構(gòu)建方法的適用性,實現(xiàn)高精度土地覆被制圖,是面向?qū)ο笥跋穹治龇椒ㄖ杏写鉀Q的一個難題。本文提出一種基于優(yōu)化分割分類層次體系的面向?qū)ο蟮耐恋馗脖环诸惙椒āＴ摲椒ㄔ讷@取各覆被類別最優(yōu)分割參數(shù)的基礎上,基于最小分割單元分析各覆被類別可分性的大小,并輔以決策樹探索各覆被類別在層次網(wǎng)絡中的關(guān)系。依據(jù)分析結(jié)果,構(gòu)建多尺度分割分類層次體系。每一層對應一種覆被類別,采用與之相應的最優(yōu)分割對象進行信息提取,遍歷所有層后獲得土地覆被分類結(jié)果,實現(xiàn)準確和高效的土地覆被分類。本文在利用不一致評價法獲取各覆被類別最優(yōu)分割參數(shù)的基礎上,應用過濾式與封裝式相結(jié)合的特征優(yōu)選算法優(yōu)化特征空間,并基于最小分割單元,選取各覆被類別的樣本數(shù)據(jù),結(jié)合類分離矩陣和J48決策樹,分析各類別可分性大小,構(gòu)建多尺度分割分類層次體系。以WorldViewⅡ、WorldViewⅢ、GF-1、GF-2四種高分辨率遙感影像為數(shù)據(jù)源,針對農(nóng)村、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、城市、城鄉(xiāng)結(jié)合部四種典型研究區(qū),分別構(gòu)建層次體系,進行基于影像對象的土地覆被分類。為驗證本文提出的多尺度分割分類層次體系構(gòu)建方案的有效性,采用基于尺度排序的方法構(gòu)建層次體系進行對比分析。實驗結(jié)果表明:(1)構(gòu)建多尺度分割分類層次體系,在各覆被類別的最優(yōu)分割層上進行信息提取,能夠減少分割誤差,進而提高分類精度。本文提出的方法克服了現(xiàn)有研究中構(gòu)建分割分類層次體系普遍依賴操作者個人的經(jīng)驗的問題,實現(xiàn)了快速高精度的土地覆被自動分類制圖。(2)為了避免大量特征中的無關(guān)特征和冗余特征對分類效率和分類精度的影響,本文通過研究各種特征優(yōu)化算法,探索了一種過濾式與封裝式相結(jié)合的特征選擇方法。該方法綜合了2種方法的特點,首先利用過濾式算法進行特征預選,降低初始特征空間維度,再利用封裝式方法對預選結(jié)果做進一步優(yōu)選,獲取分類性能較好的特征子集,實現(xiàn)特征空間優(yōu)化。(3)本文分析了隨機森林算法中構(gòu)建單棵樹時選取的特征數(shù)量和森林中決策樹的數(shù)量對分類效率和精度的影響,并基于Weka軟件平臺設計實驗方案對參數(shù)進行優(yōu)化。避免了由于分類器參數(shù)設置不合理導致的分類精度降低的問題。(4)本文提出的基于最小分割單元和決策樹的分割分類層次體系構(gòu)建方法具有較好的泛化能力。在不同類型的研究區(qū)中,本文提出的方法能夠改善分類效果,提高分類精度。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：P237
【圖文】：
7圖 1-1 技術(shù)路線圖1.4 論文的創(chuàng)新點1）針對現(xiàn)有研究中構(gòu)建分割分類層次體系普遍依賴操作者個人的經(jīng)驗的問題，本研究探索了一種基于優(yōu)化分割分類層次體系的面向?qū)ο蟮耐恋馗脖环诸惙?
圖 2-1 多尺度分割分類層次體系示意圖構(gòu)建多尺度分割分類層次體系，除了需要獲得每個層次覆被類別的最優(yōu)以外，還需要確定各層次間的分類順序。本文基于最小分割單元與決類別可分性矩陣分析各層次覆被類別間可分性大小，并結(jié)合決策樹探索的分類順序。決策樹方法是數(shù)據(jù)挖掘中常用的一種分類方法[82-84]。該方擇信息量最大的屬性作為根節(jié)點，并根據(jù)該屬性不同的結(jié)果構(gòu)建樹的果是某個類別，則該分支為葉子節(jié)點；若結(jié)果不是某個類別，則該分支點（即非葉子節(jié)點）。之后在非葉子節(jié)點上重復這一過程，建立下一級通過這種自上向下不斷遞歸的方式，建立決策樹[83]。決策樹具有清晰的，能夠反映出各覆被類別分類的層次關(guān)系。利用類可分析矩陣結(jié)合決策系，可以分析獲得各覆被類別的易分性。依據(jù)分析結(jié)果，按照“先易則確定各類別層次的分類順序，構(gòu)建多尺度分割分類層次體系。3 分類算法
究生學位論文 基于優(yōu)化分割分類層次體系的面向?qū)ο蟮耐恋馗玻粡V泛的應用于土地覆蓋/利用分類、生態(tài)分布等遙感影像 林 算 法 是 一 種 基 于 分 類 回 歸 樹 (Classification And R的組合算法。該算法從訓練數(shù)據(jù)中隨機抽取訓練樣本，得到多著，針對每個子訓練樣本分別構(gòu)建決策樹。決策樹的每個節(jié)點征數(shù)量的若干個特征，依據(jù)特征信息量進行分裂和生長。不斷直至達到用戶設定的最大樹深或不能繼續(xù)分裂為止。各決策樹行分類，對每棵決策樹的分類結(jié)果進行投票，獲得最終分類結(jié) 【相似文獻】
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6 王連森;王建國;;大學競爭優(yōu)勢層次體系及其構(gòu)建[J];英才高職論壇;2005年01期
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9 徐安寧;姚明焰;;DATMAN系統(tǒng)的層次體系的設計與實現(xiàn)[J];交通與計算機;1991年04期
10 李麗華;試談大學生思想政治教育的層次性和階段性[J];山東電大學報;2001年03期
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5 王陳松;微通信元系統(tǒng)軟件的測試設計與實現(xiàn)[D];電子科技大學;2007年
本文編號：2790178
本文鏈接：http://www.sikaile.net/kejilunwen/dizhicehuilunwen/2790178.html
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
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本文編號：2790178
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