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MODIS多时相多光谱土地利用覆被决策树分类IDL源代码、案例数据及参考文献.rar

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简介：
本资源包含MODIS卫星影像用于多时相多光谱土地利用与覆盖变化分析的决策树分类IDL源代码，附带案例数据和相关学术文献。适合科研人员学习使用。 附件提供了基于MODIS土地利用覆被多时相多光谱数据开展决策树分类的完整IDL源代码、案例数据及数据处理中的过程数据。分类结果包括：水域、建设用地、园地、林地、一年两熟耕地、一年一熟耕地、其他土地和无数据区域。该资料非常适合于需要用MODIS数据进行信息提取的研究者参考。

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  • MODIS多时相多光谱土地利用覆被决策树分类IDL源代码、案例数据及参考文献.rar
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  • 利用决策树处理多分类问题
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    本文章介绍了如何使用决策树算法解决多分类问题，并详细讲解了其工作原理和实现方法。读者将学会构建高效准确的决策树模型以应对复杂的数据分类挑战。 使用Sklearn中的decision_tree库函数来处理多分类问题时，可以应用决策树算法的具体内容。
  • 基于遥感与GIS的土地利用/土地覆被分类精度评价
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    本研究探讨了结合遥感技术和地理信息系统（GIS）进行土地利用及覆盖分类的方法，并对其准确性进行了评估。通过分析不同技术手段的效果，为提高土地资源管理决策提供科学依据。 遥感技术在生成土地用途与覆盖图方面扮演着关键角色，通过图像分类这一过程实现其功能。为了确保该过程的成功执行，需要考量包括高质量Landsat影像及辅助数据的获取、精确度高的分类程序以及具备丰富经验的专业知识在内的多个因素。 本研究旨在利用遥感技术和地理信息系统（GIS）技术对特定区域的土地使用和覆盖情况进行分类并绘制地图。整个项目分为两个主要部分：土地利用与覆盖分类，以及准确性的评估。在此次调研中，监督下的图像分类采用了非参数规则进行操作。 根据研究成果显示，在所考察的区域内，农业用地占65.0%，水体占据4.0%的比例，而建成区则占据了18.3%；此外还有混交林（5.2%）、灌木丛（7.0%）以及贫瘠裸地（0.5%）。总体上来看，研究的分类准确度达到了81.7%，Kappa系数为0.722。鉴于Kappa值较高，该分类图像被认为适用于后续深入的研究分析。 这项工作提供了一份重要的信息资源库，供规划者和决策制定人员参考以实现环境可持续性目标。
  • 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
  • 土地利用规划图样例参考.rar
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    本资源提供一系列的土地利用规划图纸示例，涵盖不同区域和用途的设计方案与规范要求，适用于学习、研究及实际项目应用。 文件包含两种符号样式，在解压后，请将style文件复制到C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.5\Styles目录下，并在ArcGIS的样式管理器中将其添加至列表，然后在符号系统中修改对应地类的颜色。默认情况下，ArcGIS使用的是ESRI.style作为符号库，但我们需要选择自己的样式文件作为默认的符号库（必须这样做才能实现后续自动关联）。具体步骤如下：打开菜单栏【自定义】-【样式管理器】-【样式…】-【将样式添加自列表】，在弹出的选择框中选择自己的样式文件，并在样式列表中勾选该文件，最后点击设为默认样式列表。
  • 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。
  • 乳腺癌数据集上的决策树分类实验.zip_wpbc数据集_乳腺癌数据_决策树癌症_决策树分类代码演示
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    本资源提供了一个针对WPBC（无复发乳腺导管癌）数据集的决策树分类实验，旨在展示如何利用决策树算法进行乳腺癌数据分析与预测。其中包括详细的实验步骤和相关代码示例。 决策树分类程序包括所使用的数据集以及运行结果。
  • MATLAB分类决策树代码-DecisionTreeMat2Cpp: 使用决策树或TreeBagger的MATLAB代码...
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    本项目提供使用MATLAB编写的基于决策树与随机森林（TreeBagger）算法的代码，并尝试将其转换为C++，便于跨平台应用开发。 Matlab分类决策树代码可以用于实现数据的分类任务。通过使用合适的算法和参数设置，能够有效提高模型的预测性能。编写此类代码需要对机器学习理论有一定的理解，并且熟悉Matlab编程环境及其内置函数库的支持。在开发过程中，调试与优化是必不可少的部分，以确保最终的应用程序达到预期的效果。
  • 多智能体控制MATLAB代码（附参考文献）.rar
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    本资源包提供一套完整的多智能体控制系统设计与仿真的MATLAB代码，涵盖编队飞行、协作任务分配等领域，并附有详尽的相关学术文献。适合研究和教学使用。 程序使用步骤如下：1. 首先运行Dong2015IEEECST.m；2. 然后运行Dong2015IEEECST1.slx；3. 最后运行PLOT_Dong.m。
  • 【决策树】西瓜数据集中的案例代码使用
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    本段介绍如何在西瓜数据集中应用决策树算法，并附有具体实现案例代码，帮助初学者快速掌握决策树模型构建方法。 这个数据集合是配合【决策树】中的案例代码使用的文章的内容。