论文研究-基于AdaBoost的组合分类器在遥感影像分类中的应用.pdf

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运用组合分类器的经典算法AdaBoost将多个弱分类器-神经网络分类器组合输出,并引入混合判别多分类器综合规则,有效提高疑难类别的分类精度,进而提高分类的总精度。最后以天津地区ASTER影像为例,介绍了基于AdaBoost的组合分类算法,并在此基础上实现了天津地区的土地利用分类。分类结果表明,组合分类器能有效提高单个分类器的分类精度,分类总精度由8113%提高到9332%。实验表明基于AdaBoost的组合分类是遥感图像分类的一种新的有效方法。
居民地池塘 道路农用地■河流 图3研究区 aster图4元隐层二阶神绎图5组合分类器 原始图像 网络分类结果图 分类结果图

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