文件名称：利用多分类器集成进行遥感影像分类 (2011年)
文件大小：311KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-31 23:50:29
工程技术 论文
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