| 多分类器组合森林类型精细分类 |
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| 引用本文： | 王怀警,谭炳香,王晓慧,房秀凤,李世明. 多分类器组合森林类型精细分类[J]. 遥感信息, 2019, 0(2): 104-112 |
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| 作者姓名： | 王怀警 谭炳香 王晓慧 房秀凤 李世明 |
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| 作者单位： | 中国林业科学研究院资源信息研究所 |
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| 基金项目： | 浙江省省院合作林业科技项目(2017SY04);高分辨率对地观测系统重大专项(30-Y20A37-9003-15/17-3);国家自然科学基金(31370635) |
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| 摘 要： | 针对高光谱遥感数据树种识别精度不高,现有多分类器组合策略难以避免人为因素干扰的问题,利用自适应权值模型组合2种机器学习算法,有效改善森林类型精细识别精度。研究综合利用影像的光谱和纹理特征、地形特征及森林类型外业调查样本数据,采用分层分类的策略,分别利用支撑向量机(support vector machine,SVM)和随机森林算法(random forest classifier,RFC)对森林类型进行精细识别;为进一步提高森林类型识别精度,采用自适应权值组合模型综合2种分类器,并采用分层随机抽样的独立检验样本进行精度验证。结果表明,自适应权值组合模型可综合不同分类器的优势,避免人为因素干扰且提高识别精度和稳定性,对高分五号(GF-5)星载高光谱遥感数据应用具有借鉴意义和参考价值。
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| 关 键 词： | HYPERION 支持向量机 随机森林 自适应权值 分层分类 森林类型分类 高光谱 |
Multiple Classifiers Combination Method for Precise Classification of Forest Type |
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| WANG Huaijing,TAN Bingxiang,WANG Xiaohui,FANG Xiufeng,LI Shiming. Multiple Classifiers Combination Method for Precise Classification of Forest Type[J]. Remote Sensing Information, 2019, 0(2): 104-112 |
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| Authors: | WANG Huaijing TAN Bingxiang WANG Xiaohui FANG Xiufeng LI Shiming |
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| Affiliation: | (Research Institute of Forest Resource Information Techniques,CAF,Beijing 100091,China) |
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| Abstract: | WANG Huaijing;TAN Bingxiang;WANG Xiaohui;FANG Xiufeng;LI Shiming(Research Institute of Forest Resource Information Techniques,CAF,Beijing 100091,China) |
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| Keywords: | Hyperion support vector machine random forest adaptive weight method hierarchical classification forest type classification hyperspectral |
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