在遙感影像分類應(yīng)用中,使用不同種類的分類器對(duì)原始圖像進(jìn)行操作所得出的分類結(jié)果的分類精度和效率都是不同的,設(shè)計(jì)完成多分類器融合分類實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)可以將不同種單一分類器的優(yōu)點(diǎn)用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行組合,從而獲得比單一分類器分類精度和效率更好的分類方法.在此基礎(chǔ)上采用投票原理設(shè)計(jì)抽象級(jí)融合的多分類器并完成實(shí)驗(yàn).設(shè)計(jì)結(jié)果表明:多分類器融合的遙感影像分類方法在精度上要比單一分類器的分類精度高.

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圖1 原始影像

本實(shí)驗(yàn)選取影像中地類較為豐富的區(qū)域作為研究區(qū),選取影像中三個(gè)波段的遙感影像如圖一所示,使用現(xiàn)狀分別包含居民地、農(nóng)田1、農(nóng)田2、菜地四類.選取研究區(qū)遙感影像四種典型地類的像元值作為訓(xùn)練樣本,每個(gè)地類選擇十二個(gè)像元,各個(gè)地類選取像元的像元亮度值如表1所示.2分類器分類實(shí)驗(yàn)

圖2 歐式距離分類法分類結(jié)果圖

2)計(jì)算完畢后根據(jù)計(jì)算結(jié)果使用Matlab編寫歐氏距離法的遙感影像分類程序,利用所編程序?qū)︻A(yù)定的遙感影像進(jìn)行分類,并且得出分類結(jié)果如圖2所示[6-7].2.3.2最大似然法分類法

圖3 最大似然分類法分類結(jié)果圖

3)根據(jù)計(jì)算結(jié)果使用Matlab編寫貝葉斯分類法的遙感影像分類程序,并利用Matlab編寫的程序?qū)︻A(yù)定的遙感影像進(jìn)行分類,并且得出分類結(jié)果如圖3所示[8-9].2.3.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果

3)利用Matlab編寫的程序?qū)︻A(yù)定的遙感影像進(jìn)行分類,并且得出分類結(jié)果如圖4所示,圖5為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練得出的誤差曲線圖.圖5誤差曲線

本文編號(hào)：4025051