基于随机森林与D-S证据合成的多源遥感分类研究

发布时间：2017-07-05 08:27

  本文关键词：基于随机森林与D-S证据合成的多源遥感分类研究

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【摘要】：激光扫描与测距系统(LIDAR)所获取的点云数据能够表达地物的三维信息,而光谱相机能够获得同场景的四个波段的多光谱信息。二者从不同的侧面表现了地物的特征,但不同特征对分类精度的贡献具有较大的差异。提取不同类型的地物特征,将特征分成四组;以随机森林为分类框架,得到不同特征子集的重要性测度和每个像元对各类别的隶属度;提出自适应D-S证据方法对各特征子集的分类证据进行合成,实现地物类别信息提取。充分利用两分类器的优点挖掘分析遥感不确定性信息,实验结果表明,分类精度达到90%,能够达到应用要求。但通过进一步分析,由于仍然是像元级的处理,初始分类结果在特殊区域存在混淆现象,影响了分类精度,通过采用基于空间限制的方法对混淆区域分类结果进行优化,提高了分类精度。
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;中北大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 图像处理 随机森林 D-S证据合成 地物分类 激光雷达 特征重要性
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金(61503345)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言目前国内外激光扫描测距技术的硬件和系统集成技术已比较成熟,民用系统超过200套[1]。激光扫描与测距系统(LIDAR)可以获取大范围地物密集采样点的三维信息,具有高精度、高密度、高效率和低成本等优点[2],通过处理分析点云高度,密度,分布,强度及波形信息,能够得到高精度数

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本文编号：521234