多分類器組合的遙感影像分類方法
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【摘要】:針對傳統(tǒng)遙感影像分類方法效果不夠理想,單一分類器各自存在不足等問題,該文提出了一種基于多分類器組合的遙感影像分類方法。采用級聯(lián)和并聯(lián)相結合的方式對多種子分類器進行組合;利用改進的基于先驗知識的投票表決規(guī)則,實現(xiàn)遙感影像準確分類。以岳陽市TM遙感影像為例,采用多分類器組合方法進行分類處理,并將處理結果與單一分類器處理結果進行比較。通過誤差矩陣對比可知,多分類器的Kappa系數(shù)精度高于單一分類器;對分類效果圖進行對比分析,在細部效果方面多分類器分類效果優(yōu)于單一分類器。研究結果表明:組合分類器的遙感影像分類效果明顯優(yōu)于單一分類器,且具有更好的擴展性。
【作者單位】: 湖南科技大學地理空間信息技術國家地方聯(lián)合工程實驗室;湖南科技大學地理空間信息湖南省工程實驗室;
【關鍵詞】: 多分類器組合 精度 遙感影像 分類
【基金】:國家自然科學基金項目(41271390,41571374) 國土資源部公益性行業(yè)科研專項(201511079-04) 空間信息智能感知與服務深圳市重點實驗室開放基金資助項目
【分類號】:P237;TP751
【正文快照】: 0引言類別信息的提取是遙感數(shù)據(jù)轉換為可用地理信息數(shù)據(jù)的核心環(huán)節(jié),因此遙感技術己經(jīng)成為土地利用覆蓋及其變化分析的主要手段。按照文獻[1]的分類體系,常用的遙感影像分類方法可分為基于像元、子像元、面向圖斑、基于上下文分類、基于知識發(fā)現(xiàn)分類及多種分類器組合方法等[2]
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本文編號:491869
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