中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版
高级检索

基于多分类器组合的遥感影像分类方法研究

,  ,  , 

文章导航 > 自然资源遥感 > 2011 > (2): 19-25

上一篇

下一篇

彭正林, 毛先成, 刘文毅, 何美香. 基于多分类器组合的遥感影像分类方法研究[J]. 自然资源遥感, 2011, (2): 19-25.
引用本文: 彭正林, 毛先成, 刘文毅, 何美香. 基于多分类器组合的遥感影像分类方法研究[J]. 自然资源遥感, 2011, (2): 19-25.
shu
PENG Zheng-lin, MAO Xian-cheng, LIU Wen-yi, HE Mei-xiang. Method for Classification of Remote Sensing Images Based on Multiple Classifiers Combination[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2011, (2): 19-25.
Citation: PENG Zheng-lin, MAO Xian-cheng, LIU Wen-yi, HE Mei-xiang. Method for Classification of Remote Sensing Images Based on Multiple Classifiers Combination[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2011, (2): 19-25.
shu

基于多分类器组合的遥感影像分类方法研究

  • 中南大学地学与环境工程学院,长沙,410083

  • 中南大学地学与环境工程学院,长沙,410083

  • 中南大学地学与环境工程学院,长沙,410083

  • 中南大学地学与环境工程学院,长沙,410083

  • 基金项目:

    国家"十一五"科技支撑计划课题

详细信息

  • 中图分类号: TP75

Method for Classification of Remote Sensing Images Based on Multiple Classifiers Combination

    摘要
  • 针对遥感影像分类特点,提出了一种基于多分类器组合的遥感影像分类方法.该方法选取分类性能以及多样性最好的马氏距离、支持向量机(SVM)和最大似然等3种分类器作为子分类器,自定义规则对简单投票法、最大概率类别法以及模糊积分法进行组合,并以山西怀仁县为研究区,对基于航摄数字正射影像进行分类.结果表明,与单个子分类器中精度最高的sVM分类相比,基于多分类器组合的遥感影像分类总体分类精度提高了12%,Kappa系数提高了0.12,该方法是一种有效的分类方法.
    • HTML全文
  • 加载中
    • 相关文章
  • 施引文献
  • 资源附件(0)
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  182
  • PDF下载数:  3
  • 施引文献:  0
出版历程
刊出日期:  2011-06-15

目录

    版权所有：中国地质调查局发展研究中心 copyright @2020
    返回