基于相似性测度和极限学习机的遥感图像分类研究

• 作者: 廖伟兴 李健伟 马镇威
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 相似性测度 极限学习机 决策树 最大似然法 Kappa系数
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2241字
• 语种: 中文

摘要

为了提高遥感图像的分类精度,将遥感图像的相似性测度作为遥感图像的分类特征,运用极限学习机的快速收敛能力和泛化能力,提出一种基于相似性测度和极限学习机的遥感图像分类方法.选取分类精度和Kappa系数作为评价指标.研究结果表明,提出的方法可以有效提高遥感图像的分类精度,为遥感图像分类提供新的方法和指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李健伟		8	5	1.0	1.0
2	马镇威		2	1	1.0	1.0
3	廖伟兴		5	7	1.0	2.0