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基于混合多分类器结合算法的遥感分类?
引用本文:杨海波,王宗敏,张涛.基于混合多分类器结合算法的遥感分类?[J].计算机工程,2010,36(11):173-175.
作者姓名:杨海波  王宗敏  张涛
作者单位:1. 郑州大学河南省信息网络重点开放实验室,郑州450001;郑州大学水利与环境学院,郑州450001
2. 郑州大学河南省信息网络重点开放实验室,郑州,450001
基金项目:河南省自然科学基金资助项目(0611051900)
摘    要:为改善遥感影像分类精度,提出混合多分类器结合算法。考虑抽象级和测量级2个层次的特点,综合最优子分类器、Bagging算法和最大置信度区间法。应用到不同分辨率的遥感影像分类进行验证,结果表明,与选用的子分类器相比,该算法的总体精度和单个类别分类精度有明显提高,是有效的高中精度遥感影像分类算法。

关 键 词:遥感分类  混合多分类器结合  抽象级  测量级

Remote Sensing Classification Based on Hybrid Multi-classifier Combination Algorithm
YANG Hai-bo,WANG Zong-min,ZHANG Tao.Remote Sensing Classification Based on Hybrid Multi-classifier Combination Algorithm[J].Computer Engineering,2010,36(11):173-175.
Authors:YANG Hai-bo  WANG Zong-min  ZHANG Tao
Affiliation:(1. Henan Provincial Key Lab on Information Network, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001; 2. School of Water Conservancy and Environment, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001)
Abstract:To improve the precision of remote sensing image classification, this paper proposes hybrid multi-classifier combination method. Taking the characteristic of abstract level and measurement level into consideration, the optimal sub-classifier, bagging algorithm and the most large confidence algorithm are combined. This method used in diffierent image classification shows a better enhancement, and results indicate that the hybrid multi-classifier combination algorithm is an effective algorithm for medium-high precision remote sensing image classification.
Keywords:remote sensing classification  hybrid multi-classifier combination  abstract level  measurement level
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