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利用多分类器集成进行遥感影像分类

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成果类型:
期刊论文
作者:
郑文武;曾永年
通讯作者:
Zheng, W.(zhwenwu@163.com)
作者机构:
[Zeng, Yongnian; 郑文武] Department of Surveying and Land Information Engineering, Central South University, South Lushan Road, Changsha 410083, China
[郑文武] Resources Environment and Tourism Management Department, Hengyang Normal University, 165 Huangbai Road, Hengyang 421008, China
通讯机构:
Department of Surveying and Land Information Engineering, Central South University, South Lushan Road, China
语种:
中文
关键词:
分类;多分类器集成;全信息相关度;遥感
关键词(英文):
Classification;Full information correlation;Multiple classifiers combination;Remote sensing
期刊:
武汉大学学报(信息科学版)
ISSN:
1671-8860
年:
2011
卷:
36
期:
11
页码:
1290-1293
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(40771198 40971067) 湖南省资源环境管理与区域可持续发展科技创新团队资助项目
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
地理与旅游学院
摘要:
基于信息相关理论,根据相关度值动态调整分类器的组合和权重,建立了新型的多分类器集成规则,并应用于决策树分类器、BP人工神经网络分类器和SVM分类器的集成。通过对长沙城区TM影像的分类实验发现:①三种分类器的分类结果存在较明显的差异,水体区的差异像元最少,占水体总像元的15.12%,建设用地区的差异像元最多,占建设用地区像元的54.93%;②三种分类器均具有较高的分类精度,总体精度均超过了74%,而且分类器各有优势,决策树分类器能够较好地分出水体和建设用地,BP分类器能够较好地分出水体和林地,SVM分类器对水体、林地和建设用地均有较高的分类精度;③基于全信息相关度的多分类器集成分类法明显...
摘要(英文):
A new multiple classifiers combination algorithm based on the theories of information relations is proposed,it can dynamically adjust the weights of different classifiers.The new algorithm is used to combine decision tree algorithm,BP,and SVM.The experimental results of TM image of Changsha city in China show that:① There are significant difference among the results of three algorithms,the proportion of pixels with different classes in water area is 15.12%,and the proportion of pixels with different classes in building area is 54.93%;② Three...

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