基于多分类器集成的GF-2作物信息精细提取研究

【目的】将多种分类器的优点融合，以便提升遥感影像作物信息提取的精度。【方法】以渭库绿洲为研究区，利用国产高分2号(GF-2)数据和野外调查数据，基于提取的遥感识别特征制定不同分类方案，采用马氏距离(MsDC)、最小距离(MDC)、最大似然(MLC)、神经网络(NNC)、支持向量机(SVM)5种传统机器学习方法分别对6种特征组合方案的影像进行分类，然后选择基分类器，并应用多数投票法和保守投票法2种多分类器集成算法，对研究区农作物进行精细分类提取。【结果】(1)辅助特征的加入对于子分类器的精度提高明显。5种分类器中除了MLC,其余4种分类器都是在加入归一化植被指数特征(NDVI)和纹理特征后取得了最高精度。(2)基分类器中精度最高的是NNC-4(人工神经网络的第4种特征组合方案),OA达到83.54%,Kappa系数为0.77。(3)相比基分类器，多分类器集成方法能够在制图精度和用户精度两方面提高农作物的提取精度。并且保守投票法优于多数投票法，OA为85.89%,Kappa系数为0.80。(4)集成分类结果中除了棉花的识别精度与最优基分类器NNC-4相等，达到94.94%外，其他的农作物如...     

西乌珠穆沁典型草原遥感分类方法的比较分析

针对西乌珠穆沁典型草原2012年8月30米分辨率的ETM多光谱遥感影像数据,采用不同分类方法进行监督分类,对不同分类器在典型草原遥感影像分类中的应用效果和分类精度进行评价与比较。针对典型草原退化分类问题探究几种不同典型草原遥感分类方法的优劣,从中挑选出最适用的典型草原退化的遥感分类方法。并通过先验知识和野外调查数据,对分类结果进行分析,通过总体分类精度、混淆矩阵和Kappa系数对几种分类器的精度进行评价和比较。     

无人机激光雷达与高光谱数据协同的帽儿山地区树种分类

应用无人机激光雷达和机载高光谱数据,通过设计多种分类方案探索不同数据源、不同分类器以及树冠形态特征对单木树种分类的影响。研究结果表明：使用多源遥感数据协同进行单木树种分类时,分类精度高于单一数据源的分类结果。从分类器上看,随机森林分类器的分类精度高于BP神经网络分类器。在将树冠形态特征加入分类器后,分类精度平均提高了1.19%,表明树冠形态特征的加入对单木树种分类具有一定积极意义。     

基于Landsat8遥感影像的合肥市土地利用分类

基于Landsat8卫星2013年9月获取的合肥市OLI多光谱数据,在经过校正以及波段的融合等处理后得到的数据作为研究数据,采用不同分类方法进行分类识别,并且对比不同分类器在遥感影像分类中的效果和分类精度。根据国家土地利用现状分类的标准和合肥市土地利用的现状,将合肥市的土地主要分为建设用地、交通用地、水体、绿化用地、农业用地、林地等6类,并采用5种常见监督分类方法和BP神经网络分类法对于本研究数据进行分类,结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析,完成总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类器精度的评价,对比了各分类器对各要素的分类精度。     

基于基本竞争型神经网络的TM影像分类研究

【目的】针对传统遥感图像分类方法精度低的缺点,运用基本竞争型神经网络模型对TM影像进行分类研究。【方法】在考虑TM影像光谱信息和地表结构变化信息的基础上,应用经过基本竞争型神经网络训练后的分类器对TM影像进行分类研究,并与利用最大似然法的分类结果进行比较。【结果】研究区TM影像采用基本竞争型神经网络进行分类的总体分类精度和Kappa系数分别为89.1%和0.873,而采用最大似然法分别为70.6%和0.646,前者的分类精度明显高于后者。【结论】基本竞争型神经网络的分类结果明显优于最大似然法的分类结果。     

基于指数的决策树土地利用分类算法研究

以湖北省松滋市部分区域为研究对象,基于2011年Landsat 5TM、2017年Landsat-8遥感影像和ASTGTM2的DEM数字高程数据,深入探讨研究区两种影像数据的多特征提取,设计基于指数的土地分类试验。结果表明,EBSI、MNDWI、MSAVI、MNDBI等遥感指数的分类精度较高;依据上述遥感指数和DEM特征,生成决策树规则,构建决策树分类模型,得到研究区的土地利用分类结果,决策树分类精度明显高于SVM法和最大似然法,Landsat-8影像分类精度高于Landsat 5TM;2011—2017年部分裸土得到了利用,主要转化为居民用地和生态用地。     

基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究

高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据.     

基于TM影像植被信息提取研究

基于TM遥感影像,提取研究区内植被专题信息,通过对TM多光谱影像进行K-T变换,得到亮度、绿度、湿度3个新的分量,计算各组分分量和归一化植被指数NDVI的相关系数,从而进行波段组合,将其分类结果与K-T变换基础上分类结果、以及原始图像基础上分类结果进行比较。分析表明,波段的合成与K-T变换均能提高遥感影像分类精度,并且波段组合基础上植被分类与信息提取效果良好,精度更高。     

结合地理信息的洞庭湖湿地分类方法研究

湿地遥感影像分类是遥感研究的一大难题。利用洞庭湖TM数据,并辅助地面GIS信息,通过专家分类知识库建立决策树分类方法,结合研究区的DEM进行洞庭湖湿地的影像分类,通过决策树层次实现了包括水体、泥沙滩地、防护林滩地、湖草、芦苇滩地和苔草滩地以及其他水体7种湿地类型的分类。其中,决策树分类总体精度80.29%,总体Kappa系数为0.883 9,分类精度相对于传统手段要高,证明基于该方法得到的数据准确度能够满足实际工作的需要;另外,基于知识分类的影像分类结果能够较好地解决一些错分的现象,针对湿地而言,混分现象最严重的泥滩地,在传统分类中大量地被分为了建筑用地或者裸地,同时草滩地与林地的混分在基于知识分类的影像中边界也较明显。相比传统分类方法,决策树分类以规则为基础,可以同时利用多个条件进行分类,减少了数据处理时间,同时还提高了分类精度,最终得到试验区较为可靠的遥感分类图像。     

基于Google Earth Engine的曲靖市烤烟种植区遥感提取

应用高分辨率的Sentinel-2A数据,提出了随机森林算法结合多特征的烤烟遥感提取方法.然后将支持向量机和分类回归树算法与随机森林算法进行了对比试验,3种分类器与光谱+地形+纹理+缨帽特征组合的平均验证精度分别为63％、88％和94％,随机森林分类器结合光谱+地形+纹理+缨帽特征组合的分类精度最佳,制图精度达到90％,用户精度为98％,总体精度为96％,Kappa系数为0.94.结果显示,研究区烤烟的最佳分类时相为4月下旬至5月下旬;随机森林算法结合光谱+地形+纹理+缨帽特征的方法能够精确地对研究区烤烟种植区进行遥感提取,为云南高原山区农作物提取提供技术参考.     

遥感图像分类中混合像元分解方法研究

总结了几种解决遥感图像分类中混合像元分解问题的方法,对各种方法的基本理论、应用条件和优缺点进行阐述,并对未来提高分类精度的前景进行展望,为遥感图像分类应用提供有价值的参考。     

《中图法·医学专业分类表》分析与探讨

简要分析了《中图法·医学专业分类表》的特点、编制说明和内容,重点对文献集中与分散处理、特种类型文献分类、新兴学科归类、对医学大学科增加类目等几个具体问题作了探讨,力求医学文献归类更加科学准确。

     

分类法数据的完备性

分类法数据由父系概念所组成,他们由更下一个层次的子概念组成一个父系概念的完备的分类体系.利用这一个原则,在使用软件中图法时,由子系概念的分类名逐次去掉末位数,查询父系概念下的一系列子系概念的分类名.分类学科由平行的学科分类组成完备的学科,例如,化学学科就是由无机化学、有机化学、高分子化学、物理化学(理论化学)、分析化学、液体分析(水分析)和应用化学组成一个完备的学科.     

中国菊花过氧化物酶同工酶分类与自然分类比较

 采用聚内烯酰胺凝胶电泳法分析中国菊花20个品种的过氧化物酶同工酶,依据品种的酶带数,及酶活性强弱的标准差分析进行分类,探讨此种分类法与自然分类的吻合性。     

土壤分类研究回顾与中国土壤分类系统的修编

中国在第二次土壤普查（二普）中,由百余名土壤科学家共同制定了中国土壤分类系统,作为二普用规范性文档,二普后作为国标在全国推荐使用。对二普分县调查资料的首次汇总显示,从分县资料提取出的土壤分类名与国家标准发布的分类名存在一定差异。为对与国标不符的土壤类型名进行审核和修编,同时弄清中国现有两套土壤分类系统之间,以及这两套系统与世界土壤资源参比基础（WRB）之间的关联,对土壤分类研究进展及存在问题进行了回顾与分析。本研究显示,土壤发生学是各国进行土壤分类的共同基础,虽然理论基础相同,由于不同国家和地区所处气候带不同,拥有的土壤资源类型和人均资源量不同,经济与科技发展水平不同,采用的分类原则、命名规则、地面调查方法和采样量各有差异,最终形成的分类系统各不相同。受各国语言习惯和已有分类系统影响,也受近年来在土壤调查中对了解成土过程需求在弱化的影响,对各国土壤分类系统的整合进展并不顺利。对不同语言土壤分类系统的比较显示：中国国标分类系统更符合汉语语言特征,特别是高层级分类中的60个土类命名,能较好表达中国主要土壤类型的典型特征,易于专业及非专业人员对土壤类型及成土过程的认知,且推广应用时间已有30多年,在全国影响较大,应继续采用。国标分类系统不便进行国际交流的问题应通过建立其高层级分类,特别是国标中60个土类与世界参比基础的关联加以解决。研究表明,将土壤分类名限定于对成土过程的描述,有利于分类系统的稳定和对主要土壤类型成土过程的认知,在层级结构上对分类系统的不断调整,或将成土过程以外的土壤质量评价引入分类系统,将导致繁冗的土壤分类名,弱化对成土过程认知。由于土壤发生分类信息是进行土壤功能性状调查、评价和分类的重要辅助信息,将土壤分类限定于描述发生分类还有利于将其用于阐明土壤肥力、土壤环境和土壤健康功能性状。根据上述观点,对分县资料中土壤类型名进行了编审,土类按照国标发布的60个土类进行了归并,亚类进行了适度归并,在土属和土种名编审中,则对名称中源于现场调查的土壤分类信息尽量予以保留。     

中国菊花过氧化物酶同工酶分类与自然分类比较

采用聚内烯酰胺凝胶电泳法分析中国菊花２０个品种的过氧化物酶同工酶，依据品种的酶带数，及酶活性强弱的标准差分析进行分类，探讨此种分类法与自然分类的吻合性。     

文献数分类法:一种适用于期刊评价的期刊分类方法

提出了一种以定量分析为主要手段的期刊分类方法——文献数分类法,阐述了其基本原理和量化依据。按照这一方法,对《中国期刊引证报告(扩刊版)》划定的部分农业类期刊进行了重新归类。     

《中图法》（第四版）词（辞）典归类解读

立足分类实践,对《中国图书馆分类法》(第四版)各种类型词典的归类,进行了详尽归纳和举例说明。