利用多分类器自适应级联模型的高分二号影像分类

• 作者: 刘笑 杨化超 王光辉 王更 王耀 黄杰
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多分类器 影像分类 自适应模型 高分二号
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

针对传统单一分类器分类效果不够理想,存在各自的不足,以及已有的多分类器级联模型不能根据待识别样本特征进行动态调整优化等问题,提出了一种基于多分类器自适应级联模型的遥感影像分类方法.该模型选取各类别最优分类器进行级联组合,以待识别样本在整体性能最优分类器的表现对类别最优分类器作出自适应调整,对高分辨率影像分割后的像斑对象输出类别信息.以杭州区域高分二号遥感影像进行分类试验,结果表明,本文方法相比于单一分类器及已有的级联模型具有更高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王光辉		34	124	8.0	10.0
3	杨化超		62	668	15.0	22.0
6	王更		3	13	2.0	3.0
10	王耀		14	117	5.0	10.0
12	刘笑		3	17	2.0	3.0
15	黄杰		5	29	3.0	5.0