本文關(guān)鍵詞：基于多分類器集成的土地覆被遙感分類研究

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【摘要】：遙感圖像分類是遙感信息提取的關(guān)鍵技術(shù)之一，是地學(xué)研究者獲取地理信息與知識(shí)的技術(shù)核心，以及政府部門依據(jù)分類信息做出決策的主要依據(jù)。而高精度的遙感圖像分類技術(shù)是遙感應(yīng)用領(lǐng)域長期不斷追求的目標(biāo)，因此如何提高分類精度是遙感圖像應(yīng)用中的關(guān)鍵問題。 多分類器集成思想及其集成方法的研究作為模式識(shí)別的一個(gè)重要部分，已廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、指紋識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，并逐漸在遙感圖像處理中興起。遙感多分類器集成就是利用各個(gè)分類器間的互補(bǔ)性，通過一定的組合規(guī)則獲得更好的分類效果。研究在分析了遙感圖像分類研究的國內(nèi)外進(jìn)展，特別是對(duì)多分類器集成技術(shù)進(jìn)行了大量分析的基礎(chǔ)上，選取香格里拉縣主城區(qū)的Landsat影像為試驗(yàn)區(qū)，開展了分類器集成的土地遙感分類研究。主要研究內(nèi)容與結(jié)果如下： （1）子分類器優(yōu)選。首先，對(duì)遙感圖像進(jìn)行幾何精校正、融合、裁剪等預(yù)處理工作；其次，通過選定的ROI對(duì)7種子分類器進(jìn)行監(jiān)督分類，根據(jù)分類結(jié)果及性能最終選取了最大似然分類法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法、馬氏距離分類法3種子分類器參與集成。 （2）子分類器集成。制定組合規(guī)則對(duì)投票法、最大概率法進(jìn)行集成，利用ENVI/IDL實(shí)現(xiàn)多分類器遙感圖像分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：多分類器集成的總體精度、Kappa系數(shù)較單個(gè)分類器中分類精度最高的MLC分別提高到了85.13%和0.82。 （3）集成分類器效果評(píng)估。對(duì)集成分類器效果及性能進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：在單分類器精度不變的情況下，集成分類器的性能與分類器間的相關(guān)性呈負(fù)相關(guān)。 實(shí)驗(yàn)說明：多分類器集成較傳統(tǒng)分類方法能夠提高分類精度；且具有較好的可擴(kuò)展性，，通過不同的組合規(guī)則可提高集成分類器的分類性能。 但是，多分類器集成處理的數(shù)據(jù)源是直接對(duì)各子分類器的分類結(jié)果進(jìn)行集成處理，因此對(duì)于子分類器生成過程中的訓(xùn)練樣本的選取優(yōu)化、集成子分類器的選擇以及多分類器集成算法與組合規(guī)則等方面仍需要開展深入研究。
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P237

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