基于Bagged CART和Boosted CART的高光谱影像分类技术研究

• 作者: 余旭初 徐卫霄 王善秀
• 来源期刊: 影像技术
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱 CART Bagging Boosting
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 综述与发展
• 页码范围: 14-17
• 分类号: TP273
• 字数: 2878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0270.2011.05.03

摘要

本文针对高光谱影像数据光谱分辨率高,数据量大的特点,采用以CART决策树为弱分类器的Bagging和Boosting集成学习算法对该影像进行分类,通过实验分析比较,体现出了Bagged CART和Boosted CART算法用于分类时的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余旭初	信息工程大学测绘学院	92	837	15.0	26.0
2	徐卫霄	信息工程大学测绘学院	1	2	1.0	1.0