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利用决策级融合进行遥感影像分类

Classification for Remote Sensing Data with Decision Level Fusion

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【作者】 许凯秦昆杜鹢

【Author】 XU Kai1 QIN Kun1 DU Yi2(1 School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China)(2 Communication Network Technology Management Center,Beijing 100840,China)

【机构】 武汉大学遥感信息工程学院通信网络技术管理中心

【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。

【Abstract】 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.

【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)
  • 【文献出处】 武汉大学学报(信息科学版) ,Geomatics and Information Science of Wuhan University , 编辑部邮箱 ,2009年07期
  • 【分类号】P237
  • 【被引频次】22
  • 【下载频次】933
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