兰州大学机构知识库(兰州大学机构库): 基于WEKA平台的三种面向对象土地覆被分类方法研究

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卷号 6 期号: 24 页码: 141-144 页数 4 摘要卫星遥感技术的迅速发展，使得遥感影像的应用愈来愈广泛，尤其是高分辨率遥感影像。面向对象提取算法在利用高分辨率影像特征的基础上，提取影像中和真实的物相符的区域。机器学习算法也越来越多地应用到遥感影像土地覆被分类中。文章将基于WEKA平台使用J48决策树、随机森林和贝叶斯网络三种机器学习算法对目标研究区域土地覆被进行分类。研究结果表明，与贝叶斯网络和J48决策树相比，随机森林的分类精度更高，效果更好，准确率为76.10%,Kappa指数为0.681 6。 关键词 贝叶斯网络 J48决策树 DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.24.038 URL 查看原文语种中文 文章类型 学术期刊 Citation statistics

文献类型 期刊论文 条目标识符 https://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/493153 Collection 兰州大学
资源环境学院
作者单位

兰州大学资源环境学院

第一作者单位 资源环境学院 第一署名单位 资源环境学院 Recommended Citation:
GB/T 7714 刘怡. 基于WEKA平台的三种面向对象土地覆被分类方法研究[J]. 现代信息科技,2022,6(24):141-144. 刘怡.(2022).基于WEKA平台的三种面向对象土地覆被分类方法研究. 现代信息科技 ,6(24),141-144. 刘怡."基于WEKA平台的三种面向对象土地覆被分类方法研究". 现代信息科技 6.24(2022):141-144.

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基于WEKA平台的三种面向对象土地覆被分（5161KB）	期刊论文	出版稿	限制开放	CC BY-NC-SA	???cn.org.cspace.web.jsptag.ItemTag.full_text??? ???home.navigation.home??? ???jsp.flex.map.communities.pic??? ???home.navigation.Included??? ???jsp.flex.map.citation??? Authors Subjects ???jsp.footer.usinghelp??? Administrator Email ???jsp.site.statistics.item??? 261764 ???jsp.site.statistics.full??? 39153 ???jsp.site.statistics.views??? 10954548 ???jsp.site.statistics.downloads??? 5808