基于中巴资源卫星影像的农作物长势监测

以2007年聊城地区不同月份的中巴资源影像为数据源,根据小麦不同成长周期叶绿素含量的变化规律,对其长势进行了监测,得到了该地区农作物长势优劣等级图。     

基于数据挖掘的图书馆部署决策研究

数据库管理系统在图书馆的广泛应用,因此在图书馆中积累了大量的读者对资源的历史访问数据。随着高等教育事业的发展出现了大量多校区办学的现象,因此图书资源在大学分校区中合理部署成为一个重要的研究课题。在此以图书馆流通信息和图书信息为研究对象,使用数据挖掘技术中的分类和聚类方法得出图书部署的决策规则。最后给出该系统实施后的效果分析,实践证明具有较好的应用价值。     

利用决策树对TM遥感影像的分类研究

利用TM遥感影像对黑龙江省大庆市土地利用分类进行了研究。将地物分为8种类型,然后提取分析各种典型地物的光谱曲线,依据提取的光谱曲线建立了土地利用分类的决策树模型并进行了分类,最后对分类结果进行了精度评价。应用结果表明,该方法简单有效。     

用Nested-PCR检测广西黄皮与九里香黄龙病病原

摘要：运用nested-PCR技术对广西黄皮和九里香进行柑桔黄龙病（Citrus Huanglongbing, HLB）检测,结果表明：从部分黄皮和九里香样品抽提的DNA中,可扩增出一条特异性的400 bp条带,说明广西种植的黄皮和九里香均可感染黄龙病;在柑桔黄龙病疫区,黄皮和九里香黄龙病感染率分别为35.0%和40.0%。     

乡镇尺度的玉米种植面积遥感监测

以快速、准确提取玉米种植面积为目标,以多时相HJ-1A/1B CCD影像和数字高程模型（DEM）为信息源,选取吉林省长春市为试验区,将试验区种植结构、物候特征、地形特征、光谱特征及植被指数等多元信息引入决策树分类模型,构建基于决策树分层分类的玉米种植面积遥感估算模型,并将空间化的农普数据作为参考值,以乡镇为基本评价单元对玉米种植面积遥感测量结果进行精度评价。研究表明：利用该方法可以有效提高玉米识别精度,满足作物种植面积估算大范围、多时相的需求,有助于解决作物种植面积遥感估算业务运行时空分辨率的矛盾,乡镇尺度的玉米种植面积总量提取精度可达92.57%。     

基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别

环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于信息增益总体竞争的决策树分裂属性选择算法

提出了一种能在一定程度上避免决策树陷入局部最优的分裂属性选择算法：总体竞争.该方法考虑了候选属性在总体学习样本上的分类能力,以此通过各候选属性的相互竞争,确定决策树增长过程中的分裂属性.以Iterative Dichotomizer 3（ID3）算法为对照的实验数据表明,该方法能以较小的代价获得较高的决策树准确率.     

基于数据挖掘的决策树算法应用研究

数据挖掘是一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,已经成为关注的热点。决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点,在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。本文使用数据挖掘的C4.5算法对UCI数据库中的蘑菇数据构建决策树模型,给出了蘑菇可食用或有毒的决策。     

基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

采用决策树分类技术对遥感影像进行分类,阐述了决策树算法结构和原理,讨论了C4.5基本原理以及新技术Boosting方法,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,从而提高了遥感影像的分类精度。     

决策树可视化系统模型研究

基于数据挖掘可视化技术,构造了一个决策树可视化系统模型,对数据挖掘中决策树可视化模型进行了分析与研究,其中主要实现了数据可视化、属性约简和决策树可视化模块。针对传统的决策树ID3算法偏向取值较多属性的缺点提出了一个算法,将多类问题转换成2类问题,避免了ID3算法形成的决策树过细,分类不够准确等问题。该算法产生的规则比ID3算法更加简捷,更加概括化,避免了规则中包含不关键的属性。