10.3969/j.issn.1000-3177.2011.02.013
基于多分类器集成的"北京一号"小卫星遥感影像分类研究
将多分类器集合应用于"北京一号"小卫星多光谱遥感数据土地覆盖分类,首先构建分类器集合,应用最小距离分类、最大似然分类、支持向量机(SVM)、BP神经网络、RBF神经网络和决策树等进行土地覆盖分类,然后利用Bagging、Boosting、投票法、证据理论和模糊积分法等分类器集成方法,得到综合不同分类器输出的最终分类结果.试验表明,多分类器集成能够有效提高"北京一号"小卫星土地覆盖分类的精度,具有广泛的应用前景.
"北京一号"小卫星、多分类器集成、土地覆盖分类
TP79(遥感技术)
国家高技术研究发展计划863计划专项课题2007AA12Z162;国家自然科学基金40871195;北京宇视蓝图信息技术有限公司北京一号小卫星应用开放基金联合资助
2011-08-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
69-78