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南京林业大学学报(自然科学版)期刊
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面向对象森林分类的多分类器结合方法研究
面向对象森林分类的多分类器结合方法研究
作者:
李春干
邵国凡
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
面向对象
SPOT5图像
森林分类
多分类器
摘要:
为改善面向对象的SPOT5遥感图像森林分类精度,在多分类器结合的投票法、Bayesian平均法和模糊法的基础上提出综合保守投票法和模糊法的多分类器结合新方法--投票模糊法.对最小距离、马氏距离、Bayes准则、模糊逻辑和支持向量机5个分类器结合的试验检测结果表明:采用投票模糊进行分类器结合,总体分类精度和Kappa系数均比投票法、Bayesian法和模糊法的高,也略高于分类效果最好的单个分类器--Bayes分类器,且各类型间生产者精度的差异减小.但分类器结合效果不很明显,其主要原因可能是各分类器采用同一套训练样本,分类器输出结果之间存在较高的关联性,并且所分类型较多.因此,在实际应用中,应尽可能确保各个分类器训练样本的差异性,或者尽可能地避免每个分类器都采用相同的对象特征.
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文献信息
篇名
面向对象森林分类的多分类器结合方法研究
来源期刊
南京林业大学学报(自然科学版)
学科
农学
关键词
面向对象
SPOT5图像
森林分类
多分类器
年,卷(期)
2010,(1)
所属期刊栏目
研究论文
研究方向
页码范围
73-79
页数
7页
分类号
S757
字数
6638字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-2006.2010.01.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李春干
41
591
15.0
22.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
南京林业大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京林业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-2006
CN:
32-1161/S
开本:
大16开
出版地:
南京市龙蟠路159号南京林业大学
邮发代号:
28-16
创刊时间:
1958
语种:
chi
出版文献量(篇)
4299
总下载数(次)
8
总被引数(次)
67156
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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南京林业大学学报(自然科学版)2010年第4期
南京林业大学学报(自然科学版)2010年第3期
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