CA R T决策树分类方法在2013年应用于高光谱图像植被类型的识别。

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简介：
为了进一步提升植被分类的准确性，在利用高光谱图像提取植被信息时，必须充分考量训练样本以及地形等其他相关因素的潜在影响。以长白山地区作为研究对象，我们采用CART（分类与回归树）算法构建决策树模型，并以此对高光谱图像进行植被分类任务。然而，由于混合像元的存在，为了避免影响分类效果，我们选择采用PPI（像素纯度指数）提取的干净、纯净像元作为训练样本，进而提取植被指数、纹理和地形等一系列用于分类的特征变量。随后，基于这些特征变量构建CART决策树模型进行植被分类分析，并将所得结果与基于最大似然法得到的分类结果进行对比分析。实验结果表明，CART决策树分类方法能够有效地实现光谱、纹理和...

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基于高光谱图像的植被类型CA R T决策树分类（2013年）

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本研究采用高光谱成像技术，利用CART决策树算法对植被进行精确分类，为2013年的相关领域提供了新的分析手段和技术支持。为了提高植被分类的准确性，在利用高光谱图像提取植被信息的过程中需要考虑训练样本和地形等因素的影响。以长白山为研究背景，基于CART（Classification And Regression Tree）算法构建决策树模型来对高光谱图像进行植被分类。由于混合像元的影响，使用PPI（Pixel Purity Index）方法提取的纯净像元作为训练样本，并从中提取植被指数、纹理和地形等用于分类的特征变量。利用这些变量通过CART决策树来进行植被分类，并将结果与最大似然法分类的结果进行比较。实验结果显示，CART决策树分类法能够有效地结合光谱、纹理以及地形信息来提高植被分类精度。

关于高光谱遥感技术在植被分类应用的研究

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本研究探讨了高光谱遥感技术在精确识别和分类植被类型中的应用，通过分析不同植物物种的光谱特征，为生态监测与资源管理提供科学依据。高光谱遥感技术的出现为遥感领域带来了革命性的变化，显著提升了对植被类型的识别与分类精度。因此，探索快速且精确的高光谱植被分类方法具有重要的实际意义。本段落将通过分析具体的高光谱数据，在研究区域内选择特定的植被类型和适当的训练样本，以确定哪种分类方法效果更佳，并探讨影响分类准确性的因素。

ISODATA算法在高光谱图像中的应用分类

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本文探讨了ISODATA聚类算法在处理和分析高光谱图像数据的应用，重点研究其分类性能与优势。通过实验验证，展示了该方法在目标识别和场景理解方面的有效性。高光谱图像ISODATA分类算法是一种基于迭代的聚类方法，在遥感图像处理领域特别是高光谱图像分析方面应用广泛。该技术全称为Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique（迭代自组织数据分析技术），结合了K-means聚类和主成分分析(PCA)的优点，能够自动调整类别数量，并对数据集中的噪声及异常值具有一定的鲁棒性。 ISODATA算法的工作流程如下： 1. **初始化**：选择初始的类别中心。这些中心可以是随机选取或基于图像预处理的结果，每个类别中心代表特定的光谱特征。 2. **聚类**：根据像素与最近类别中心之间的距离度量（如欧氏距离或马氏距离）将各个像素分配到相应的类别中。 3. **更新类别中心**：计算每个类别内所有像素的平均光谱，并以此值作为新的类别中心。 4. **合并和分裂类别**：检查并调整类别的数量。如果两个相邻类别的中心非常接近，它们可能会被合并；反之，若某个类别的像素量过少或其内部光谱变化过大，则该类别可能需要被进一步细分为多个子类别。 5. **迭代**：重复执行上述步骤直至满足停止条件（如达到预定的迭代次数、类别中心不再显著变动或者达到了用户设定的目标分类数目）。在高光谱图像处理中，ISODATA算法的优势在于其高度自动化以及能够适应数据复杂性和多样性的能力。然而，该方法的有效性依赖于适当的参数设置，例如初始类别的数量、最大允许的迭代次数及距离阈值等。实际应用时可能需要多次试验以优化这些参数。对于“11testisodata”压缩包文件中的内容（包括实现ISODATA算法的相关代码或工具和用于测试的数据集），用户可以利用它们对高光谱图像进行分类，并将其结果与ENVI软件的分类效果对比。作为遥感领域的专业工具，ENVI内置了多种分类方法如支持向量机(SVM)、最大似然(Maximum Likelihood)等。 ISODATA算法的应用范围广泛，包括识别地物类型（例如植被、水体和建筑）、检测环境污染以及分析地质结构等方面，在环境科学、地球科学、农业及军事侦察等领域具有重要价值。由于其灵活性与自动调整类别数量的能力，该方法在处理复杂多样的高光谱数据时表现出色。

决策树分类模型.rar决策树分类模型.rar决策树分类模型.rar

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本资源包含一个详细的决策树分类模型项目文件，适用于机器学习与数据挖掘领域。通过构建、优化和应用决策树来实现高效的数据分类任务。决策树分类.rar 决策树分类.rar 决策树分类.rar

SVM.zip_SVM在高光谱分类中的应用_bit9k1_indianpines_高光谱分类研究_基于SVM的高光谱分类

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本项目探讨支持向量机（SVM）在印度普林斯高光谱数据集上的分类效果，旨在为高光谱图像分析提供高效准确的方法。高光谱图像支持向量机（SVM）分类算法在PaviaU和Indianpines数据集上进行了测试。

MATLAB CNN高光谱图像分类方法

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本研究探讨了基于MATLAB平台的卷积神经网络(CNN)在高光谱图像分类中的应用，提出了一种高效准确的分类方法。使用MATLAB进行CNN高光谱图像分类的研究与实现。

基于Bayes、决策树及SVM的图像分类（应用于垃圾分类）

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本研究采用Bayes分类器、决策树和SVM三种算法对图像进行特征提取与分类，旨在提升垃圾分类效率与准确性。基于Bayes、决策树和SVM的图像分类实验包括以下步骤：首先使用给定的图像作为训练集和测试集；其次利用不同特征下的Bayes、决策树以及支持向量机（SVM）算法进行图片分类，并通过精度、召回率及F1值等指标评估分类效果，同时借助混淆矩阵与Kappa系数进一步分析。实验结果显示，在三种方法中，SVM的精确度最高为0.61；其次是Bayes算法，其准确率为0.46；而决策树的表现最差，仅达到0.40。此外，从运行时间来看，决策树耗时最少，接着是Bayes模型，SVM则需要最长的时间来完成分类任务。通过混淆矩阵图可以直观地观察到主对角线的数值代表正确分类的数量，其余区域表示错误分类的情况；主对角线条纹越深，则表明该算法的准确度越高。需要注意的是整个实验过程可能花费较长时间进行计算和分析。

基于SVM的精确分类法在高光谱图像中的应用

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本研究探索了支持向量机(SVM)在处理高光谱图像数据时的应用，提出了一种精确分类方法，有效提升了图像识别与分析精度。分类过程是分析高光谱图像数据的重要任务之一。支持向量机（SVM）是最流行且使用最广泛的一种分类器，并且其性能正在不断提升。相比之下，最近采用的方法开始利用空间和光谱信息来代替仅考虑像素的光谱特征的方式，这些方法被认为更加充分、鲁棒、有用并且准确。在这篇文章中，我们通过应用空间像素关联（SPA）处理技术从高光谱数据中提取区域纹理信息，以进一步提高支持向量机的技术性能。为此目的，本段落提出了一种新的利用SPA特征的支持向量机的方法来增强分类的准确性。此外，在本手稿中还介绍了一种解决像素标签不准确问题的新方法——“增长类控制过程”（CPoGC）。为了验证所提出的方案的有效性，我们在印度松站点（IPS）上的AVIRIS高光谱数据上进行了实验，并将我们的分类方法与一些基于SVM的现有技术如SC-SVM和PSO-SVM以及传统的K-NN和K-means方法进行比较。实验结果表明，我们提出的方法在性能上明显优于这些已知的经典分类算法。

印度松树高光谱图像的简单分类：基于CNN和Keras的分类方法

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本文介绍了一种使用卷积神经网络（CNN）及Keras框架对印度松树高光谱图像进行有效分类的方法，为植被监测提供技术支持。 Indian_pines_classification的运行环境为Anaconda 3.6.4, 其中Python版本为3.6.4，Keras版本为2.1.5，TensorFlow版本为1.3.0作为keras后端，numpy版本为1.14.2，notebook版本为5.4.1，ipython版本为6.3.1，spectral工具包的版本是0.19。代码结构包括两个主要文件：dataset.ipynb和train.ipynb。在dataset.ipynb中使用spectral工具包读取数据集，并对数据进行预处理，这其中包括训练测试集分割、序列化以及PCA变换等操作，最后将这些处理后的数据以npy格式保存至predata文件夹。而在train.ipynb中，则利用keras构建卷积神经网络模型，使用之前经过处理的数据集来完成模型的训练。在该过程中采用随机梯度下降法（SGD）作为优化算法，并选择多分类对数损失函数categorical_crossentropy作为损失函数。此外，在训练阶段还应用了ReduceLROnPlateau机制。

SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感

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本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例，特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。