發(fā)布時間：2017-09-16 01:32

  本文關鍵詞：基于OLI影像的多分類器組合方法研究

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【摘要】：遙感圖像分類是遙感信息提取的關鍵環(huán)節(jié)�？蔀檠芯空攉@取地理信息與知識,以及政府管理部門利用分類信息做出決策提供參考。高精度的遙感圖像分類技術一直是遙感應用不斷追求的目標,如何提高分類精度也成為關鍵問題。多分類器集成思想及其集成方法的研究由來已久,近些年來,利用多分類器組合進行目標識別在模式識別領域已經(jīng)有廣泛應用,但在遙感領域則處在起步階段。OLI影像成相效果優(yōu)良,波段設置合理,目前應用廣泛。本研究在分析遙感圖像分類尤其是對多分類器集成技術研究進行梳理綜述基礎上,選擇OLI影像作為多分類器分類實驗數(shù)據(jù)進行研究,在ENVI/IDL平臺下采用基于性能識別矩陣的投票法,投票法、最大概率類別法、意見一致性原則三者結合方法以及基于樣本聚類的分類器選擇方法等多分類器組合的方法對研究區(qū)進行遙感信息的提取,研究了多分類器組合的相關理論知識,通過具體的實驗對多分類器與單分類器加以比較分析,驗證了多分類器組合對遙感分類精度提高的有效性,為之后多分類器方法的廣泛應用打下了良好的基礎。研究結果表明:(1)以Kappa統(tǒng)計值、熵值和多樣性與精度指標(D_P)作為分類器差異性衡量指標,可以篩選出較優(yōu)的分類器組合形式;(2)VRPM、VMLC、DCS三種多分類器組合算法能夠得到比單分類器高的分類精度;(3)多分類器組合方法分類有助于提高遙感分類實際應用的效率。
【關鍵詞】：遙感 OLI 遙感影像分類 多分類器 ENVI/IDL
【學位授予單位】：中國地質(zhì)大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 選題背景及意義9-11
• 1.1.1 選題背景9
• 1.1.2 選題意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究進展11-16
• 1.2.1 遙感影像分類方法研究進展11-14
• 1.2.2 多分類器組合方法研究進展14-16
• 1.3 研究內(nèi)容與方法16-17
• 1.3.1 研究內(nèi)容16
• 1.3.2 技術路線16-17
• 1.4 論文章節(jié)安排17-19
• 第2章 遙感影像分類的基礎概念和理論19-34
• 2.1 遙感分類概述19-20
• 2.2 單分類器分類20-26
• 2.2.1 基于光譜的分類20-22
• 2.2.2 基于專家知識的決策樹分類22-23
• 2.2.3 面向?qū)ο髨D像分類23-26
• 2.3 多分類器分類26-34
• 2.3.1 多分類器組合分類方法類型27-28
• 2.3.2 多分類器組合算法28-32
• 2.3.3 分類器差異性度量32-34
• 第3章OLI影像介紹與數(shù)據(jù)預處理34-40
• 3.1 數(shù)據(jù)介紹34-35
• 3.1.1 技術指標34-35
• 3.1.2 基本參數(shù)35
• 3.2 數(shù)據(jù)預處理35-37
• 3.2.1 數(shù)據(jù)預處理流程35-36
• 3.2.2 輻射定標和大氣校正36-37
• 3.3 波段組合方式37-40
• 第4章 單分類器分類實驗40-47
• 4.1 研究區(qū)概況影像40
• 4.2 訓練樣本采集40-41
• 4.3 單分類器監(jiān)督分類實驗41-42
• 4.4 精度分析42-47
• 第5章 多分類器組合分類實驗47-64
• 5.1 多分類器工具實現(xiàn)47-49
• 5.2 基于差異性度量的多分類器組合算法49-52
• 5.2.1 基于性能識別矩陣的投票法49-51
• 5.2.2 投票法、最大概率類別法、意見一致性原則三者結合方法51-52
• 5.2.3 基于樣本聚類的分類器選擇方法52
• 5.3 基于差異性度量的單分類器選取52-55
• 5.4 實驗對比分析55-64
• 5.4.1 精度分析55-57
• 5.4.2 效率分析57-64
• 第6章 總結與展望64-66
• 6.1 內(nèi)容總結64
• 6.2 存在問題及展望64-66
• 致謝66-68
• 參考文獻68-71
• 附錄71

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本文編號：860122