三峡库区岩性智能分类研究

• 作者: 吴婷 牛瑞卿 王贤敏
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 遥感 岩性分类 智能 三峡
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 2946-2950
• 分类号: TP391.4|TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2010.09.043

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王贤敏	中国地质大学地球物理与空间信息学院	13	40	3.0	5.0
2	牛瑞卿	中国地质大学地球物理与空间信息学院	50	652	14.0	24.0
3	吴婷	中国地质大学地球物理与空间信息学院	10	11	2.0	3.0