决策树方法在遥感地质填图中的应用
  • 【DOI】

    10.3321/j.issn:1000-2383.2004.06.015

  • 【摘要】

    决策树理论在遥感分类中,分类准确、高效.依据其理论方法,对青海省民和地区的遥感数据--ETM+(enhancedthematic mapper plus)进行了分类,选用的ETM+数据为1999年10月份数据,数字高程(DEM)数据来自于1:25万民和幅地形图,数据格式为MapInfo通用格式MIF,数据进行了坐标转换(地理坐标),对原始数据进行了处理,从等高线中提取数字高程.对遥感数据进行地形及... 展开>>决策树理论在遥感分类中,分类准确、高效.依据其理论方法,对青海省民和地区的遥感数据--ETM+(enhancedthematic mapper plus)进行了分类,选用的ETM+数据为1999年10月份数据,数字高程(DEM)数据来自于1:25万民和幅地形图,数据格式为MapInfo通用格式MIF,数据进行了坐标转换(地理坐标),对原始数据进行了处理,从等高线中提取数字高程.对遥感数据进行地形及光照矫正,计算植被因子及缨帽变换的3个分量,同其他5个遥感波段结合形成原始分类图层,同时确定目标分类结果.原始数据的采样基于目视,首先采用不同的彩色合成方案突出不同的目标地物,交互式进行采样,使用IDL语言编制程序从原始数据中提取地物数字信息,使用Clementine7.2对数据进行处理,其中10%的采样数据验证模型准确率,其余数据用来推算模型,对数据进行10次迭代,同时给予75%的剪枝,得到区分不同地物(如红层、黄土等)的最合适图层(band 1&band 3)和具体数值,形成决策树模型,将决策树模型导入Envi4.0中,对原始数据(9个图层)进行计算形成初步分类结果图,对初步分类结果图进行一定的碎片合并,最终形成分类结果图.该图同1:25万地质图进行对比确认分类的效果,同传统分类图比较确认决策树分类方法优于传统分类.另外来自于决策树所提取的信息,有利于地学知识的归纳总结. 收起<<

  • 【作者】

    孙赜  白志强  樊光明  施彬 

  • 【作者单位】

    北京大学地空学院/中国地质大学地球科学学院

  • 【刊期】

    地球科学-中国地质大学学报 ISTIC EI PKU 2004年6期

  • 【关键词】

    决策树  遥感解译  地质填图 

  • 【基金项目】

    中国地质调查局地质调查项目 中国地质调查局地质调查项目