测绘科学

2018, v.43;No.242(08) 97-103+109

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基于Landsat的多分类器集成遥感影像分类
Multiple classifiers integrated classification based on Landsat imagery

陈洋波;窦鹏;张涛;

摘要(Abstract):

针对传统的单分类器分类精度低,难以满足遥感影像分类精度要求高的问题,该文提出了一种多分类器集成分类方法。该方法有效地将支持向量机算法、C4.5决策树算法和人工神经网络算法进行了组合,实现了多种分类器集成的优势互补,在提高单个类别分类精度的基础上实现了整体精度的提高。该文基于Landsat遥感影像,利用多分类器集成分类技术,获取广州市自1987年以来的土地利用/地表覆盖数据,以平均3年为一个时段,共制作11期数据。实验结果表明,产品分类的平均精度达到88.12%,Kappa系数平均值达到0.868,高于3种基分类器的分类精度,对各种地物的分类精度也明显提高。

关键词(KeyWords): 卫星遥感;城市化;土地利用/地表覆盖变化;多分类器集成分类;基分类器

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51379222);; 国家科技支撑计划项目(2015BAK11B02);; 广东省科技计划项目(2014A050503031)

作者(Authors): 陈洋波;窦鹏;张涛;

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.08.016

参考文献(References):

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