1) classifier tree
对象分类树
4) object-oriented classification
面向对象分类
1.
In this paper, we propose a new method to extract the height of buildings applied on high-resolution remote sensing imagery based on object-oriented classification.
此方法可以分为三个步骤:第一,利用面向对象分类方法进行建筑物屋顶和阴影的信息提取;第二,屋顶和阴影的优化;第三,建筑物高度信息提取。
2.
With a new classification approach-object-oriented classification and two phases of remotely sensed images,the land use/cover classifications of twelve classes are extracted,concluding the main features of the environment changes.
同时为了提高遥感信息提取精度,探讨了基于多特征的面向对象分类方法的具体应用。
3.
In order to improve the efficiency of city planning dynamic monitoring,The study extracted the land cover change information from the city area,and introduced theobject-oriented classification software—eCognition,take pixel to pixel comparison and post classification comparison two method to extract the dynamical change information.
实验结果表明面向对象分类方法能有效的提高遥感影像的分类精度,从而为快速准确发现土地覆盖变化信息打下良好的基础。
5) object classification framework
对象分类框架
1.
The paper also discussed the theory of relation based product model, object class information structure, object classification framework, family class generic model based on the relation, and so on.
针对关系型产品模型，介绍了它的原理组成、对象类信息构成、对象分类框架和基于关系的族类属模型等内容。
补充资料：树分类器
需要通过多级判别才能确定模式所属类别的一种分类方法。多级判别过程可以用树状结构表示，所以称为树分类器。例如在对0～9十个数字进行识别时，可以先根据某些特征把0，6，8，9，4分成一类（C1）,把1，2，3，5，7分成一类(C2),然后根据这些特征或另外一些特征把0，6，8，9，4这一类再分成0，4，8一类 (C3)和4，6，9一类(C4)等，直到最后把各个数字分开为止（见图）。这种树状结构由节点和树枝所组成，它的特点是除了树根C0没有前级节点(父节点)以外，其余节点都有唯一的父节点（例如C的父节点是C,且所有的节点都可以从树根沿树枝所组成的路径达到。没有后继节点（子节点）的节点叫作叶，如C8，C10，C11等，其余的叫作非终止节点。每个非终止节点都只有两个子节点的树分类器，是最常用的一类树分类器，称为二分树分类器。
每个终止节点对应一个类别，为了提高树分类器的正确识别率，允许有几个叶对应同一个类别。非终止节点对应的类别是它的子节点所对应的类别的总和。
树分类器的设计需要解决以下几个问题：
① 确定树的结构。树结构影响正确识别率和平均判别次数，一般根据所研究问题的性质确定某种与正确识别率有联系的目标函数代替正确识别率，作为判断结构是否合理的标准，从树根出发在每个非终止节点寻找使目标函数达到最小（或最大）的子节点和对应的类别配置。
② 对每个非终止节点选择用于判别的特征子集，分枝限界算法能提供选择最佳特征子集的有效方法。
③ 为每个非终止节点确定判别函数，最常用的判别函数是线性判别函数。
由于在每个非终止节点需要判别的类别比较少，在多数情况下,可以用较少的特征和较简单的判别函数(因而较少的计算机时间)以达到总体上比较好的分类效果。
每个终止节点对应一个类别，为了提高树分类器的正确识别率，允许有几个叶对应同一个类别。非终止节点对应的类别是它的子节点所对应的类别的总和。
树分类器的设计需要解决以下几个问题：
① 确定树的结构。树结构影响正确识别率和平均判别次数，一般根据所研究问题的性质确定某种与正确识别率有联系的目标函数代替正确识别率，作为判断结构是否合理的标准，从树根出发在每个非终止节点寻找使目标函数达到最小（或最大）的子节点和对应的类别配置。
② 对每个非终止节点选择用于判别的特征子集，分枝限界算法能提供选择最佳特征子集的有效方法。
③ 为每个非终止节点确定判别函数，最常用的判别函数是线性判别函数。
由于在每个非终止节点需要判别的类别比较少，在多数情况下,可以用较少的特征和较简单的判别函数(因而较少的计算机时间)以达到总体上比较好的分类效果。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条