基于遥感影像提取土地利用信息的决策树方法研究的开题报告_第1页
基于遥感影像提取土地利用信息的决策树方法研究的开题报告_第2页
基于遥感影像提取土地利用信息的决策树方法研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于遥感影像提取土地利用信息的决策树方法研究的开题报告一.研究背景土地利用是指人类在某一时期内对土地进行的各种生产、生活和其他活动的占用和利用方式。土地利用变化对自然和社会经济系统都会产生深远的影响。因此，对土地利用情况进行准确、快速的识别、监测和评估对于保护生态环境、合理利用土地资源具有重要意义。遥感技术作为一种高效、快速的地球观测技术，已经被广泛应用于土地利用监测中。通过遥感影像可以获取大量的土地利用信息，帮助人们更好地了解土地利用情况及其变化。决策树是一种常用的遥感分类方法，能够将遥感影像像元分类为不同的土地利用类型，具有计算速度快、分类精度高等优点。因此，基于决策树方法进行土地利用信息提取，在遥感土地利用监测中具有重要应用价值。二.研究目的和意义本文旨在研究基于遥感影像提取土地利用信息的决策树方法，主要研究内容包括：1.设计遥感影像预处理流程，包括图像纠正、大气校正和预分类等环节。2.利用决策树算法进行土地利用分类，并比较决策树算法与一些其他分类方法的效果。3.对分类结果进行精度评价，分析分类精度与影响分类精度的因素。本文研究的方法将有助于提高遥感土地利用监测的效率和精度，为相关的地理信息系统、土地规划和决策提供支持与依据。三.研究内容和技术路线本文的研究内容和技术路线如下：1.研究概述2.相关理论及决策树方法介绍3.遥感影像预处理4.决策树分类5.结果展示与分析6.结论四.主要研究方法本文主要采用以下研究方法：1.遥感影像预处理：对遥感影像进行纠正、大气校正和预分类等处理，以提高土地利用分类的精度。2.决策树方法：根据遥感影像特征参数建立决策树模型，并利用样本数据进行分类训练和验证，以实现自动分类。3.分类精度评价：对分类结果进行精度评价，分析分类精度与影响分类精度的因素。五.预期研究成果通过本研究，预期取得以下研究成果：1.建立基于遥感影像的土地利用决策树模型。2.对样本数据进行分类训练和验证，实现土地利用信息提取。3.对分类结果进行精度评价，并分析影响分类精度的因素。4.验证决策树分类方法在土地利用监测中的应用价值。六.研究进度安排研究进度预计如下：第一阶段：文献调研和理论学习，包括对有关土地利用和决策树的相关文献和资料的查阅和了解。预计耗时3个月。第二阶段：遥感影像预处理，包括图像纠正、大气校正和预分类等预处理环节，预计耗时2个月。第三阶段：基于决策树的土地利用分类，主要包括决策树分类过程，以及对分类结果的

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论