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多分类器融合的遥感影像分类方法实验研究

孙皓 甘淑 袁希平

孙皓, 甘淑, 袁希平. 多分类器融合的遥感影像分类方法实验研究[J]. 全球定位系统, 2020, 45(5): 108-112. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.05.019
引用本文: 孙皓, 甘淑, 袁希平. 多分类器融合的遥感影像分类方法实验研究[J]. 全球定位系统, 2020, 45(5): 108-112. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.05.019
SUN Hao, GAN Shu, YUAN Xiping. Design and implementation of remote sensing image classification program based on multi-classifier fusion[J]. GNSS World of China, 2020, 45(5): 108-112. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.05.019
Citation: SUN Hao, GAN Shu, YUAN Xiping. Design and implementation of remote sensing image classification program based on multi-classifier fusion[J]. GNSS World of China, 2020, 45(5): 108-112. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.05.019

多分类器融合的遥感影像分类方法实验研究

doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.05.019
详细信息
    作者简介:

    孙皓 (1996-),男,硕士,研究方向为热红外遥感.

    通信作者:

    甘淑 E-mail:1193887560@qq.com

Design and implementation of remote sensing image classification program based on multi-classifier fusion

  • 摘要: 在遥感影像分类应用中,使用不同种类的分类器对原始图像进行操作所得出的分类结果的分类精度和效率都是不同的,设计完成多分类器融合分类实验,实验可以将不同种单一分类器的优点用适当的方法进行组合,从而获得比单一分类器分类精度和效率更好的分类方法.在此基础上采用投票原理设计抽象级融合的多分类器并完成实验.设计结果表明:多分类器融合的遥感影像分类方法在精度上要比单一分类器的分类精度高.

     

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  • 刊出日期:  2021-02-24

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