發(fā)布時間：2017-12-15 09:01

  本文關鍵詞：基于多分類器集成的土地覆被遙感分類研究

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【摘要】：遙感圖像分類是遙感信息提取的關鍵技術之一，是地學研究者獲取地理信息與知識的技術核心，以及政府部門依據分類信息做出決策的主要依據。而高精度的遙感圖像分類技術是遙感應用領域長期不斷追求的目標，因此如何提高分類精度是遙感圖像應用中的關鍵問題。 多分類器集成思想及其集成方法的研究作為模式識別的一個重要部分，已廣泛應用于信號處理、指紋識別等多個領域，并逐漸在遙感圖像處理中興起。遙感多分類器集成就是利用各個分類器間的互補性，通過一定的組合規(guī)則獲得更好的分類效果。研究在分析了遙感圖像分類研究的國內外進展，特別是對多分類器集成技術進行了大量分析的基礎上，選取香格里拉縣主城區(qū)的Landsat影像為試驗區(qū)，開展了分類器集成的土地遙感分類研究。主要研究內容與結果如下： （1）子分類器優(yōu)選。首先，對遙感圖像進行幾何精校正、融合、裁剪等預處理工作；其次，通過選定的ROI對7種子分類器進行監(jiān)督分類，根據分類結果及性能最終選取了最大似然分類法、神經網絡分類法、馬氏距離分類法3種子分類器參與集成。 （2）子分類器集成。制定組合規(guī)則對投票法、最大概率法進行集成，利用ENVI/IDL實現多分類器遙感圖像分類。實驗結果表明：多分類器集成的總體精度、Kappa系數較單個分類器中分類精度最高的MLC分別提高到了85.13%和0.82。 （3）集成分類器效果評估。對集成分類器效果及性能進行了分析，結果表明：在單分類器精度不變的情況下，集成分類器的性能與分類器間的相關性呈負相關。 實驗說明：多分類器集成較傳統(tǒng)分類方法能夠提高分類精度；且具有較好的可擴展性，，通過不同的組合規(guī)則可提高集成分類器的分類性能。 但是，多分類器集成處理的數據源是直接對各子分類器的分類結果進行集成處理，因此對于子分類器生成過程中的訓練樣本的選取優(yōu)化、集成子分類器的選擇以及多分類器集成算法與組合規(guī)則等方面仍需要開展深入研究。
【學位授予單位】：云南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237

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3 王U

本文編號：1291352