【摘 要】
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全极化SAR影像往往具有多个极化属性,不同海冰类型在不同极化方式下的成像亮度通常具有明显的差异。提出了一种适合于SAR影像海冰分类的属性差决策树分类分析(SDDT)方法,即在
【机 构】
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青岛大学数据科学与软件工程学院; 青岛大学智慧城市与大数据技术研究院; 国家海洋环境监测中心;
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目“基于复杂网络的国产高分卫星影像海岸线自动提取方法研究”(41506198);国家自然科学面上基金项目“海洋灾害大数据分析的系统模型研究及应用”(41476101);“基于多时相高分遥感影像的筏式养殖藻类分类识别方法”(41706105)和“基于复杂网络的国产高分影像围填海类型早期识别方法研究”(41706198);全国统计科学研究项目“基于系统级模型构建的关系复杂大数
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全极化SAR影像往往具有多个极化属性,不同海冰类型在不同极化方式下的成像亮度通常具有明显的差异。提出了一种适合于SAR影像海冰分类的属性差决策树分类分析(SDDT)方法,即在给定n个属性特征的样本基础上,通过计算任何两个属性的属性差特征的分类能力,选择出具有最优分类能力的属性差特征及其最优分裂值,实现海冰分类决策树的构建。采用这种策略,相当于在n+C2n个属性(原始n个属性与C2n个属性差)中寻找最优分类能力的属性,不仅充分考虑了影像中原始多极化属性特征,而且增加了属性差特征的有效利用,进而提高了分类精度。另外,针对计算属性分类能力的衡量指标,在C4.5算法中提出的信息增益比GainRatio基础上,进一步考虑了分裂点的宽度ΔWidth以及分裂点属性总宽度TotalWidth,定义了分类能力指数ClassifyAbility=GainRatio*ΔWidth/TotalWidth。实验表明:采用同样的训练样本,应用SDDT算法挖掘出的海冰分类规则,比C4.5算法挖掘出的分类规则的检测精度至少提高10%以上。
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