基于特征分组融合的可识别分析

• 作者: 云红全 徐力 明德烈 鞠雯 黄霄
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 可识别性分析 特征分组 决策树 融合
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 2796-2801,2816
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3562字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.11.030

摘要

针对高分辨率遥感图像的特点,提出了一种多特征分组融合的可识别性分析方法.该方法首先提取图像的各类特征,包括颜色特征、纹理特征以及形状特征等,然后按照特征分组优化的组合方式分别采用Adaboost进行训练学习,最后将各组特征分类器处理的结果用决策树的方法进行融合获得最终的结果.实验分析对比了单个特征、分组特征以及分组特征融合三种方法的识别率,与前两种方法相比,多特征分组融合的方法具有更高的精度,因而得到结论,多特征分组融合是一种有效的高分辨率遥感图像可识别性分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	明德烈	华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室	37	240	9.0	14.0
2	徐力		8	33	3.0	5.0
4	云红全		3	6	1.0	2.0
10	鞠雯		2	6	1.0	2.0
14	黄霄	华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室	1	0	0.0	0.0