基于随机森林与J48决策树的面向对象方法的土地覆被分类.docx

基于随机森林与J48决策树的面向对象方法的土地覆被分类
基于随机森林与J48决策树的面向对象方法的土地覆被分类
摘要：
土地覆被分类是土地利用规划和自然资源管理中的重要任务之一。本文通过引入面向对象方法，结合随机森林和J48决策树两种分类算法，提出了一种基于随机森林与J48决策树的土地覆被分类方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高土地覆被分类的准确性和效率。
1.引言
土地覆被分类是指将遥感图像中的像素点根据其所代表的地物覆盖类型进行分类的过程。准确地进行土地覆被分类对于土地利用规划和自然资源管理具有重要的意义。过去的土地覆被分类方法主要基于像元级别的分类，即将图像的每一个像素点单独分类。然而，该方法容易受到噪声和块效应的影响，导致分类结果不准确。因此，引入面向对象方法成为解决这一问题的主要途径。
2.面向对象方法在土地覆被分类中的应用
面向对象方法是一种将图像中的连续像素按照其空间关系划分为不同的对象，并将这些对象作为分类单元进行分类的方法。通过将图像数据转化为面向对象的形式，可以更好地利用图像的空间信息，提高分类的准确性。在土地覆被分类中，面向对象方法已经得到了广泛的应用。通过将图像中的像素点组织成不同的对象，可以更好地表达地物之间的空间关系，从而增加分类的准确性。
3.基于随机森林的土地覆被分类
随机森林是一种基于集成学习的分类算法，它由多棵决策树组成，通过投票或平均的方式来确定最终的分类结果。在土地覆被分类中，利用随机森林可以有效地克服传统分类方法中的噪声和块效应问题。在构建随机森林时，可以选择不同的特征进行分类，通过对多棵决策树的集成来提高分类的准确性。实验结果表明，基于随机森林的土地覆被分类方法能够显著提高分类的准确性和效率。
4.基于J48决策树的土地覆被分类
J48是一种常用的决策树算法，它采用了C4.5决策树算法的改进版。在土地覆被分类中，通过构建J48决策树可以对像素点进行分类，并根据决策树的划分准则来确定分类结果。与随机森林相比，J48决策树具有计算简单、运行速度快的特点。因此，在处理大规模遥感图像时，可以选择J48决策树算法来进行土地覆被分类。实验结果表明，基于J48决策树的土地覆被分类方法能够在保证准确性的同时提高分类的效率。
5.基于随机森林与J48决策树的面向对象土地覆被分类方法
基于以上分析，我们提出了一种基于随机森林与J48决策树的面向对象土地覆被分类方法。该方法首先将遥感图像中的像素点转化为面向对象的形式，通过组织像素点形成不同的对象来表达地物之间的空间关系。然后，利用随机森林算法对对象进行分类，得到初步的分类结果。接着，利用J48决策树算法对分类结果进行进一步的细化和优化，最终得到最终的土地覆被分类结果。
6.实验与结果分析
为了验证所提出方法的有效性，我们选择了一幅真实的遥感图像进行实验。实验结果表明，所提出的基于随机森林与J48决策树的土地覆被分类方法能够显著提高分类的准确性和效率。与传统的像元级别分类方法相比，该方法能够更好地利用图像的空间信息，从而提高分类的准确性。
7.结论
本文通过引入面向对象方法，结合随机森林和J48决策树两种分类算法，提出了一种基于随机森林与J48决策树的土地覆被分类方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高土地覆被分类的准确性和效率。在未来的研究中，可以进一步探索其他分类算法在面向对象土地覆被分类中的应用。