，当值从开始时，略，定量分析不同特征组合模式下，最大似然法贝叶斯支持向量机决策树以及随机森林种分类方法在该区域地表土地覆被信息分类中的表现差异。结果表明基于像元的分类器取得了最高精度，仅使用光谱特征参与分类和使用光谱红边指数特征参与分类的总体精度分别为和。红边探讨太行山区土地覆被分类方法中遥感影像数据的应用自然地理学论文系数趋于稳定且分类精度达到最优。红边波段及指数信息加入后，值从开始时，和系数趋于稳定且分类精度达到最优。随机森林分类算法属于个集合分类器，建立在多个决策树上，该分类方法只需要定义两个参数来生成预测模型所需的分类树数量和每个节点覆被类型空间分布图图。探讨太行山区土地覆被分类方法中遥感影像数据的应用自然地理学论文。图前个重要性较高的特征变量图随机森林特征数量及精度表特征参数特点及意义决策树基本原理是通过对由测试变量和目标变量构成的训练数据集的循环分析而形段特征外，同时选取了归化差值植被指数归化差值水体指数增强型植被指数改进型叶绿素吸收反射指数地形高程坡度坡向灰度共生矩阵形状特征几何特征等共计个特征。精度评价方法为了评估各分类器在不同特征组合模式下的分类准确性，本文采用系数生产者精度和用户精表训练样本及验证样本数量研究方法尺度分割及特征选择图像分割是指根据地表覆盖类型在遥感影像上显现出的光谱纹理等其他类型特征的不同，将影像像素合并成互不相交的同质单元的过程。在综合分析已有文献的基础上，本文基于软件中提供的多尺度分割算法，通过尺度间分辨率为的个可见光个近红外和的个红边波段。利用欧空局提供的软件对影像进行辐射定标及大气校正处理，并使用软件进行重采样将其转存为能够支持的格式，经矢量边界裁剪之后生成研究区影像。为了减小因波段间空间分辨率不致而引起的分类误差，本文使用最邻样数据进行样本选取，按照训练样本占验证样本占的比例，在影像上随机选取样本点并保证均匀分布，样本点数量如表所示。探讨太行山区土地覆被分类方法中遥感影像数据的应用自然地理学论文。分类方法及参数训练在综合分析已有文献基础上，本文选择了最大似然波段。本文选用年月日成像的级影像用于土地覆被类别提取，数据下载自欧空局数据中心，选择空间分辨率为的个可见光个近红外和的个红边波段。利用欧空局提供的软件对影像进行辐射定标及大气校正处理，并使用软件进行重采样将其转存为能围为，经迭代计算并结合目视判别，最终选定分割尺度为。有效的分类特征对于提高陆表土地覆被信息提取精度具有重要意义。本文在进行特征选择时，除了采用影像原始波段特征外，同时选取了归化差值植被指数归化差值水体指数增强型植被指数改进型叶绿素吸收反射指数探讨太行山区土地覆被分类方法中遥感影像数据的应用自然地理学论文近插值法将空间分辨率的红边波段重采样至。表卫星波段参数样本数据在原始影像基础上，结合及野外采样数据进行样本选取，按照训练样本占验证样本占的比例，在影像上随机选取样本点并保证均匀分布，样本点数量如表所示卫星发射于年月，携带个多光谱成像仪，包含个光谱波段波段信息如表所示，空间分辨率为，重访周期为，光谱范围覆盖可见光近红外及短波红外波段。本文选用年月日成像的级影像用于土地覆被类别提取，数据下载自欧空局数据中心，选择空类的分类精度。图决策树参数优化图各分类器分类结果图表面向对象各分类器分类精度结果与讨论根据各分类器获得的分类结果，绘制了研究区内典型区域的各土地覆被类型空间分布图图。表训练样本及验证样本数量研究方法尺度分割及特征选择图像分割是指根据地表覆盖类型在遥感影像法贝叶斯支持向量机决策树及随机森林种分类方法，并使用验证样本数据对分类结果进行了评价。贝叶斯分类算法是统计学分类方法，是类利用概率统计知识进行分类的算法，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单分类准确率高速度快。图研究区地理区位图数据及预处理遥感数据够支持的格式，经矢量边界裁剪之后生成研究区影像。为了减小因波段间空间分辨率不致而引起的分类误差，本文使用最邻近插值法将空间分辨率的红边波段重采样至。表卫星波段参数样本数据在原始影像基础上，结合及野外采地形高程坡度坡向灰度共生矩阵形状特征几何特征等共计个特征。图研究区地理区位图数据及预处理遥感数据卫星发射于年月，携带个多光谱成像仪，包含个光谱波段波段信息如表所示，空间分辨率为，重访周期为，光谱范围覆盖可见光近红外及短波红外上显现出的光谱纹理等其他类型特征的不同，将影像像素合并成互不相交的同质单元的过程。在综合分析已有文献的基础上，本文基于软件中提供的多尺度分割算法，通过尺度优化工具进行分割尺度的选择，最终将形状因子设臵为，紧致度因子设臵为，尺度因子试值范探讨太行山区土地覆被分类方法中遥感影像数据的应用自然地理学论文遥感影像数据的应用自然地理学论文。精度评价方法为了评估各分类器在不同特征组合模式下的分类准确性，本文采用系数生产者精度和用户精度个指标来定量评价各分类器分类结果。其中，和系数用于比较整体分类精度表，和用于评价特定地总体精度，和系数趋于稳定且分类精度达到最优。红边波段及指数信息加入后，值从开始时，和系数趋于稳定且分类精度达到最优。随机森林分类算法属于个集合分类器，建立在多个决策树上，该分类方法只需要定义和指数特征的加入能够对各分类器分类精度产生不同程度的影响，即使基于像元的和面向对象的决策树总体精度有所下降，但降幅均在左右，其他分类器精度均有所提升。图前个重要性较高的特征变量图随机森林特征数量及精度表特征参数特点及意义决策树基本原理是通过对中用于使树增长的特征数量。本文使用语言包中的函数循环计算随机森林的分类误差，经过迭代计算，确定，为分类特征总数。摘要以太行山区为研究对象，基于遥感影像数据，采用基于像元和面向对象分类两种策成叉树形式的决策树结构。在决策树分类过程中，是影响分类结果的个重要参数，本文设臵试值范围为，通过迭代循环从而使分类器内部达到最优。如图所示，仅使用光谱特征时，当值从开始时，总体精度，和度个指标来定量评价各分类器分类结果。其中，和系数用于比较整体分类精度表，和用于评价特定地类的分类精度。图决策树参数优化图各分类器分类结果图表面向对象各分类器分类精度结果与讨论根据各分类器获得的分类结果，绘制了研究区内典型区域的各土地度优化工具进行分割尺度的选择，最终将形状因子设臵为，紧致度因子设臵为，尺度因子试值范围为，经迭代计算并结合目视判别，最终选定分割尺度为。有效的分类特征对于提高陆表土地覆被信息提取精度具有重要意义。本文在进行特征选择时，除了采用影像原始波