本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)森林與D-S證據(jù)合成的多源遙感分類研究

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【摘要】：激光掃描與測(cè)距系統(tǒng)(LIDAR)所獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠表達(dá)地物的三維信息,而光譜相機(jī)能夠獲得同場(chǎng)景的四個(gè)波段的多光譜信息。二者從不同的側(cè)面表現(xiàn)了地物的特征,但不同特征對(duì)分類精度的貢獻(xiàn)具有較大的差異。提取不同類型的地物特征,將特征分成四組;以隨機(jī)森林為分類框架,得到不同特征子集的重要性測(cè)度和每個(gè)像元對(duì)各類別的隸屬度;提出自適應(yīng)D-S證據(jù)方法對(duì)各特征子集的分類證據(jù)進(jìn)行合成,實(shí)現(xiàn)地物類別信息提取。充分利用兩分類器的優(yōu)點(diǎn)挖掘分析遙感不確定性信息,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,分類精度達(dá)到90%,能夠達(dá)到應(yīng)用要求。但通過(guò)進(jìn)一步分析,由于仍然是像元級(jí)的處理,初始分類結(jié)果在特殊區(qū)域存在混淆現(xiàn)象,影響了分類精度,通過(guò)采用基于空間限制的方法對(duì)混淆區(qū)域分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,提高了分類精度。
【作者單位】： 中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像處理 隨機(jī)森林 D-S證據(jù)合成 地物分類 激光雷達(dá) 特征重要性
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金(61503345)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 1引言目前國(guó)內(nèi)外激光掃描測(cè)距技術(shù)的硬件和系統(tǒng)集成技術(shù)已比較成熟,民用系統(tǒng)超過(guò)200套[1]。激光掃描與測(cè)距系統(tǒng)(LIDAR)可以獲取大范圍地物密集采樣點(diǎn)的三維信息,具有高精度、高密度、高效率和低成本等優(yōu)點(diǎn)[2],通過(guò)處理分析點(diǎn)云高度,密度,分布,強(qiáng)度及波形信息,能夠得到高精度數(shù)

【相似文獻(xiàn)】

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