一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法技术

本发明专利技术属于信息提取技术领域，具体涉及一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法。本发明专利技术包括如下步骤：步骤一：高光谱数据预处理：基于MODTRAN+的大气辐射传输模型，计算在高光谱传感器处接收的像元光谱辐射亮度；步骤二：影像分割：采用的分割算法为多尺度分割；步骤三：确定分类类别及特征参数；步骤四：CART决策树分类；步骤五：精度验证：为了客观评价分类方法的精度，通过野外实测数据点，建立混淆矩阵对分类结果进行精度验证。本发明专利技术能进一步提高高分一号影像的分类精度。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法
本专利技术属于信息提取
，具体涉及一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法。
技术介绍
对高分一号影像进行分类的传统流程是，对获取的高分一号影像进行基于像素的规律统计，将特征接近的像素归并为一类，通过地面选取若干典型地物进行属性验证，确定类别，实现分类。传统方法的不足体现在：首先，基于像素的方法忽略了地物固有的纹理和形状特征，缺乏分类结果的可解释性，导致大量的错分、漏分情况出现；其次，费时费力，需要对每一个分类结果进行现场验证工作，某些地块客观上无法到达，限制了分类精度的提高。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题：本专利技术针对现有技术的缺陷，提供一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法，能进一步提高高分一号影像的分类精度。本专利技术采用的技术方案：一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法，包括如下步骤：步骤一：高光谱数据预处理：基于MODTRAN+的大气辐射传输模型，计算在高光谱传感器处接收的像元光谱辐射亮度；步骤二：影像分割：采用的分割算法为多尺度分割；步骤三：确定分类类别及特征参数；步骤四：CART决策树分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：高光谱数据预处理：基于MODTRAN+的大气辐射传输模型，计算在高光谱传感器处接收的像元光谱辐射亮度；步骤二：影像分割：采用的分割算法为多尺度分割；步骤三：确定分类类别及特征参数；步骤四：CART决策树分类；步骤五：精度验证：为了客观评价分类方法的精度，通过野外实测数据点，建立混淆矩阵对分类结果进行精度验证。

【技术特征摘要】
1.一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：高光谱数据预处理：基于MODTRAN+的大气辐射传输模型，计算在高光谱传感器处接收的像元光谱辐射亮度；步骤二：影像分割：采用的分割算法为多尺度分割；步骤三：确定分类类别及特征参数；步骤四：CART决策树分类；步骤五：精度验证：为了客观评价分类方法的精度，通过野外实测数据点，建立混淆矩阵对分类结果进行精度验证。2.根据权利要求1所述的一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法，其特征在于：所述步骤一中采用的公式为：式中，X为传感器接收的总辐射亮度；l为像元表面反射率；l0为像元周围平均表面反射率；T为大气球面反照率；Xa为大气后向散射辐射率；N、M为大气和几何条件的系数。3.根据权利要求2所述的一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法，其特征在于：所述步骤二的具体步骤为：选取高分一号的4号近红外波段、3号红波段、2号绿波段，波段权重设置为1：1：1，异质性因子形状指数设置为0.2，紧致度指数为0.5，分割尺度为300进行影像分割。4.根据权利要求3所述的一种适用于高分一号影像的CART决策树分类方法，其特征在于：所述步骤三中，将高分一号遥感卫星影像类别确定为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，赵英俊，张东辉，张玉燕，
申请(专利权)人：核工业北京地质研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11