CAJ | 학술논문

三峡库区岩体上方覆盖着厚实的土壤和茂密的植被,是高植被覆盖区,岩性信息弱,因此岩性识别和分类困难,没有成熟的方法可循.针对三峡库区进行岩性分析,选择三峡库区巴东城区作为研究区域,采用2000年5月成像的ETM+遥感影像,构造纹理、光谱、植被覆盖等17个分类因子,将遥感影像与地质图叠加,选取1 101个样本点,采用决策树C4.5算法,挖掘出三峡库区巴东县处岩性的解译规则和知识,决策树的学习精度为96.6%,剪枝后精度为95.9%,规则提取的精度为93.1%,提取的规则置信度很高,并基于知识驱动和规则匹配实现了岩性的智能分类,分类精度较高为90.11%;将分类结果与IsoData方法、K-Means方法、马氏距离法、最大似然法、最小距离法、平行六面体方法等6种方法的分类结果进行比较,试验结果证明,决策树方法的分类结果最好,精度明显高于其他6种方法.
삼협고구암체상방복개착후실적토양화무밀적식피,시고식피복개구,암성신식약,인차암성식별화분류곤난,몰유성숙적방법가순.침대삼협고구진행암성분석,선택삼협고구파동성구작위연구구역,채용2000년5월성상적ETM+요감영상,구조문리、광보、식피복개등17개분류인자,장요감영상여지질도첩가,선취1 101개양본점,채용결책수C4.5산법,알굴출삼협고구파동현처암성적해역규칙화지식,결책수적학습정도위96.6%,전지후정도위95.9%,규칙제취적정도위93.1%,제취적규칙치신도흔고,병기우지식구동화규칙필배실현료암성적지능분류,분류정도교고위90.11%;장분류결과여IsoData방법、K-Means방법、마씨거리법、최대사연법、최소거리법、평행륙면체방법등6충방법적분류결과진행비교,시험결과증명,결책수방법적분류결과최호,정도명현고우기타6충방법.