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摘要:
像素级和对象级的分类研究分别作为两个独立的方向开展,二者的结合与优势互补还没有引起关注。对像素级和对象级分类方法的结合进行探索,提出基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类方法。首先,以一种改进的RBF神经网络分类器进行像素级分类、以一种基于改进模糊支持向量机和决策树的层次分类模型进行对象级分类,获得多层次分类结果。然后,提出具体的像素级分类与对象级分类的合成算法,对多层次分类结果进行合成。试验表明,合成分类方法能有效地提高分类结果的精度,提供比单一像素级方法或对象级方法更准确的分类结果。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类
来源期刊 测绘学报 学科 工学
关键词 像素级分类 对象级分类 合成分类 层次分类
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 891-897,903
页数 8页 分类号 TP75
字数 语种 中文
DOI
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 万幼川 106 2057 24.0 42.0
2 李刚 57 418 11.0 18.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (46)
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研究主题发展历程
节点文献
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对象级分类
合成分类
层次分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
总下载数(次)
17
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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