江西理工大学学报
江西理工大學學報
강서리공대학학보
Journal of Jiangxi University of Science and Technology
2015年
5期
55-60
,共6页
张南%万佳%马大喜%廖雯婧
張南%萬佳%馬大喜%廖雯婧
장남%만가%마대희%료문청
决策树分类法%改进后灰色经济计量模型%预测
決策樹分類法%改進後灰色經濟計量模型%預測
결책수분류법%개진후회색경제계량모형%예측
decision tree classification method%improved gray econometric model%prediction
为了实现章贡区土地信息提取,给城市土地分类提供方法上的参考,并能在此基础上了解到章贡区建成区用地规模变化趋势,以赣州市章贡区为例,将2001年、2004年、2006年、2009年、2012年、2014年这6个年份下同期遥感影像图作为数据源,运用决策树分类法进行提取分类,并运用改进后灰色经济计量模型对未来章贡区建成区用地规模加以预测. 研究结果表明,运用决策树分类法提取后的分类精度较高; 运用改进后灰色经济计量模型预测得到2015 年、2016 年、2017年这3年的章贡区建成区用地面积分别为135.59 km2,154.43 km2,173.26 km2. 将固有灰色经济计量模型进行改进,得到以修正之后的拟合数据作为实验初始数据建立模型,对比预测表明预测结果得到了改善.
為瞭實現章貢區土地信息提取,給城市土地分類提供方法上的參攷,併能在此基礎上瞭解到章貢區建成區用地規模變化趨勢,以贛州市章貢區為例,將2001年、2004年、2006年、2009年、2012年、2014年這6箇年份下同期遙感影像圖作為數據源,運用決策樹分類法進行提取分類,併運用改進後灰色經濟計量模型對未來章貢區建成區用地規模加以預測. 研究結果錶明,運用決策樹分類法提取後的分類精度較高; 運用改進後灰色經濟計量模型預測得到2015 年、2016 年、2017年這3年的章貢區建成區用地麵積分彆為135.59 km2,154.43 km2,173.26 km2. 將固有灰色經濟計量模型進行改進,得到以脩正之後的擬閤數據作為實驗初始數據建立模型,對比預測錶明預測結果得到瞭改善.
위료실현장공구토지신식제취,급성시토지분류제공방법상적삼고,병능재차기출상료해도장공구건성구용지규모변화추세,이공주시장공구위례,장2001년、2004년、2006년、2009년、2012년、2014년저6개년빈하동기요감영상도작위수거원,운용결책수분류법진행제취분류,병운용개진후회색경제계량모형대미래장공구건성구용지규모가이예측. 연구결과표명,운용결책수분류법제취후적분류정도교고; 운용개진후회색경제계량모형예측득도2015 년、2016 년、2017년저3년적장공구건성구용지면적분별위135.59 km2,154.43 km2,173.26 km2. 장고유회색경제계량모형진행개진,득도이수정지후적의합수거작위실험초시수거건립모형,대비예측표명예측결과득도료개선.
In order to achieve the land information extraction of Zhanggong District in Ganzhou city, make references for method to urban land classification, and further understand the changing trends of Zhanggong built-up areas, the study takes Zhanggong District as the research object, and the remote sensing images in the years of 2001, 2004, 2006, 2009, 2012, 2014 as the data source. Then the decision tree classification method is used in extraction classification and the improved gray econometric model is used in forecasting the future Zhanggong built-up areas. The results show that classification accuracy is higher after extraction by the decision tree classification method; after using the improved gray econometric model, the Zhanggong built-up areas in the year 2015, 2016 and 2017 are predicted to cover 135.59 km 2, 154.43 km2 and 173.26 km2. When the gray econometric model is improved, and the corrected fitting data is taken as the experimental model, the predicted results show improvement.