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利用多分类器集成进行遥感影像分类

郑文武 曾永年

郑文武, 曾永年. 利用多分类器集成进行遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(11): 1290-1293.
引用本文: 郑文武, 曾永年. 利用多分类器集成进行遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(11): 1290-1293.
ZHENG Wenwu, ZENG Yongnian. Remote Sensing Imagery Classification Based on Multiple Classifiers Combination Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1290-1293.
Citation: ZHENG Wenwu, ZENG Yongnian. Remote Sensing Imagery Classification Based on Multiple Classifiers Combination Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1290-1293.

利用多分类器集成进行遥感影像分类

基金项目: 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
详细信息
    作者简介:

    郑文武,讲师,博士生,研究方向为遥感应用、热红外遥感。

  • 中图分类号: P237.4

Remote Sensing Imagery Classification Based on Multiple Classifiers Combination Algorithm

Funds: 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
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2011-09-15
  • 刊出日期:  2011-11-05

利用多分类器集成进行遥感影像分类

    基金项目:  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
    作者简介:

    郑文武,讲师,博士生,研究方向为遥感应用、热红外遥感。

  • 中图分类号: P237.4

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地提升了分类结果的精度,分类精度达到了85.71%,Kappa系数达到了80.56%。

English Abstract

郑文武, 曾永年. 利用多分类器集成进行遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(11): 1290-1293.
引用本文: 郑文武, 曾永年. 利用多分类器集成进行遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(11): 1290-1293.
ZHENG Wenwu, ZENG Yongnian. Remote Sensing Imagery Classification Based on Multiple Classifiers Combination Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1290-1293.
Citation: ZHENG Wenwu, ZENG Yongnian. Remote Sensing Imagery Classification Based on Multiple Classifiers Combination Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1290-1293.

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