机器学习算法在ALOS影像分类中的应用研究.pdf

本文探讨了机器学习算法在ALOS（Advanced Land Observing Satellite）遥感影像分类中的应用，主要涉及了三种算法：CA RT、C5.0和概率神经网络。这三种算法是机器学习领域常用的分类方法，尤其在遥感图像处理中表现出色。 CA RT（Classification and Regression Trees）算法是一种决策树方法，它通过创建树形结构来实现分类或回归。CA RT通过对特征的分割来逐步划分数据，最终形成决策路径，用于预测新样本的类别。这种方法易于理解，但可能会受到训练样本大小的影响。 C5.0是CA RT的改进版本，它引入了更高效的剪枝策略和优化的特征选择，因此在整体精度上通常优于原始的CA RT算法。在本文的研究中，C5.0算法在ALOS影像分类中取得了最高的整体精度，达到了83.59%。 概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种基于前向传播的神经网络，它利用概率密度函数来进行分类。PNN对噪声的鲁棒性较强，即使在训练样本量减少或存在噪声的情况下，也能保持较高的分类效果。在本文的实验中，当训练样本量减少到原数据量的40%或噪声占样本量的10%时，PNN的精度分别下降到78.52%和略低于原精度4.3个百分点。 通过对三种算法的比较，可以发现C5.0在样本量充足时表现最佳，而PNN则在样本不足或有噪声的情况下更具优势。这些研究结果对于选择适合特定遥感影像分类任务的算法具有指导意义。 遥感影像分类是遥感技术的重要应用，对于土地覆盖变化监测、地理数据库更新和土地利用图的制作等具有关键作用。随着计算机技术的进步，机器学习算法在遥感影像处理中的应用越来越广泛。国外研究如John Rogan等人和R. S. DeFries和Jonathan Cheung-Wai Chan的研究都证实了机器学习算法在提高分类精度和应对噪声方面的优越性。 在国内，李爽等人的研究也表明决策树算法相较于传统统计方法具有优势，而刘勇洪等人的工作则指出在样本量充足时，决策树方法可以显著提升分类精度。张友水等人的研究使用BP神经网络结合地理辅助数据进行影像分类，效果优于最大似然法。 机器学习算法在ALOS影像分类中的应用具有高精度和适应性，但具体选择哪种算法需根据实际场景和数据质量进行权衡。本文的研究提供了对不同算法性能的深入理解和比较，为未来在类似遥感影像处理任务中选择合适的机器学习方法提供了参考。