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利用决策级融合进行遥感影像分类
  • 期刊名称:武汉大学学报(信息科学版)
  • 时间:0
  • 页码:826-829
  • 语言:中文
  • 分类:P237.4[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079, [2]通信网络技术管理中心,北京市100840
  • 相关基金:国家973计划资助项目(2007CB311003);国家自然科学基金资助项目(60875007).
  • 相关项目:基于云模型的不确定性图像分割新方法
中文摘要:

提出了一种基于决策级融合的遥感影像分类方法。该方法对遥感影像特征以最大似然分类器进行预分类,应用Adaboost算法将分类的结果进行决策级融合,实现影像的分类。实验结果表明,该方法的分类精度较传统分类方法有明显的提高。

英文摘要:

With the development of remote sensing technology, dealing with high-dimension features with traditional classification methods is difficult. Multiple classifiers fusion technology not only deals with high-dimension features but also improves the classification accuracies. We focuses on classifier fusion in decision level, and proposes a new classification method for remote sensing data based on Adaboost. Experiments show that this method is more effective than traditional classification algorithms.

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