【摘 要】
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针对冲积扇微地貌遥感解译速度慢、周期长、工作量大,提出了一种基于分类与回归树(CART)分类器的冲洪积扇提取模型;该模型使用决策树法滤除非相关的特征地物,减少计算量;应用
【基金项目】
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国家部委基金资助项目(KYGYZXJK150020)
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针对冲积扇微地貌遥感解译速度慢、周期长、工作量大,提出了一种基于分类与回归树(CART)分类器的冲洪积扇提取模型;该模型使用决策树法滤除非相关的特征地物,减少计算量;应用CART获取区分冲洪积扇与背景的最优二分特征值,实现冲洪积扇提取;根据拓扑邻接关系检验提取结果;实验结果表明:就冲积扇地貌识别而言,该模型提取效果明显优于最大似然法和SVM法,对影像中3种不同源头的扇体提取结果的Kappa系数分别为0.95、0.86、0.90,总体精度达到92.37%。
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