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利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类

何楚 刘明 许连玉 刘龙珠

何楚, 刘明, 许连玉, 刘龙珠. 利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 46-49.
引用本文: 何楚, 刘明, 许连玉, 刘龙珠. 利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 46-49.
HE Chu, LIU Ming, XU Lianyu, LIU Longzhu. A Hierarchical Classification Method Based on Feature Selection and Adaptive Decision Tree for SAR Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 46-49.
Citation: HE Chu, LIU Ming, XU Lianyu, LIU Longzhu. A Hierarchical Classification Method Based on Feature Selection and Adaptive Decision Tree for SAR Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 46-49.

利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类

基金项目: 国家973计划资助项目(2007CB714405);国家自然科学基金资助项目(60702041);武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目
详细信息
    作者简介:

    何楚,博士,副教授,主要研究方向为图像分析与理解等。

  • 中图分类号: P237.3

A Hierarchical Classification Method Based on Feature Selection and Adaptive Decision Tree for SAR Image

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-09-28
  • 刊出日期:  2012-01-05

利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类

    基金项目:  国家973计划资助项目(2007CB714405);国家自然科学基金资助项目(60702041);武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目
    作者简介:

    何楚,博士,副教授,主要研究方向为图像分析与理解等。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。

English Abstract

何楚, 刘明, 许连玉, 刘龙珠. 利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 46-49.
引用本文: 何楚, 刘明, 许连玉, 刘龙珠. 利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 46-49.
HE Chu, LIU Ming, XU Lianyu, LIU Longzhu. A Hierarchical Classification Method Based on Feature Selection and Adaptive Decision Tree for SAR Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 46-49.
Citation: HE Chu, LIU Ming, XU Lianyu, LIU Longzhu. A Hierarchical Classification Method Based on Feature Selection and Adaptive Decision Tree for SAR Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 46-49.

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