利用多分类器自适应级联模型的高分二号影像分类

发布时间：2018-10-30 20:45

【摘要】：针对传统单一分类器分类效果不够理想,存在各自的不足,以及已有的多分类器级联模型不能根据待识别样本特征进行动态调整优化等问题,提出了一种基于多分类器自适应级联模型的遥感影像分类方法。该模型选取各类别最优分类器进行级联组合,以待识别样本在整体性能最优分类器的表现对类别最优分类器作出自适应调整,对高分辨率影像分割后的像斑对象输出类别信息。以杭州区域高分二号遥感影像进行分类试验,结果表明,本文方法相比于单一分类器及已有的级联模型具有更高的分类精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional single classifier's classification effect is not ideal and there are their shortcomings, and the existing multi-classifier cascade model can not be dynamically adjusted and optimized according to the feature of the sample to be identified, etc. A method of remote sensing image classification based on multi-classifier adaptive cascade model is proposed. In this model, the optimal classifiers of each category are selected for cascading combinations, and the performance of the overall performance optimal classifier for the samples to be identified is adaptively adjusted to output the classification information of the image spot objects after the segmentation of high-resolution images. The classification experiment of Hangzhou region Gaofen 2 remote sensing image shows that the proposed method has higher classification accuracy than single classifier and existing cascade model.
【作者单位】： 中国矿业大学;国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心;
【基金】：国家自然科学基金(41371438)
【分类号】：P237

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本文编号：2301131