基于决策树的土地分类方法案例研究.docx
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2022-06-14
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基于决策树的土地分类方法案例研究
摘要：以鲁中地区为例，利用卫星遥感影像数据，探讨了基于决
策树算法的土地分类方法，结果表明，基于决策树算法的土地分类方
法可以自动生成分类规则，效率高，周期短，对于当前大面积土地综
合利用的研究具有重要意义。
关键词：决策树 鲁中地区 土地覆被
土地利用的变化，反映的是人类为满足社会经济发展需要，不断
调配各种土地利用的过程。因此土地利用/覆被变化（LUCC）研究一
直是全球土地研究的重点内容 [1]。随着社会发展进程的不断加快，
传统的实地调查和定位观测已经跟不上土地资源变化的节奏。通用做
法是利用遥感（RS）和地理信息系统（GIS）相结合的方法进行分析
处理，而对大范围地域的土地覆被分析需要大量的遥感数据及辅助数
据的处理、集成、解译过程 [2]，因此对高效率、高精度的遥感自动
分类算法的需求非常迫切。近年来，机器学习算法由于其在效率和分
类精度的优势开始取代传统的监督和非监督算法[3]。
决策树算法和人工神经网络是机器学习算法中比较典型的算法，
他们在利用遥感图像对土地覆被分类中各有特点：决策树算法在分类
规则上速度较快，而人工神经网络算法的精度较高 [4]。本文通过利
用 C5.0 决策树算法对鲁中地区的土地覆被进行了分析研究，在数据
的处理方面选择了原始波段数据、纹理数据、非监督分类数据作为决
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