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多种分类器结合的遥感影像分类研究
1
作者
张婷婷
《测绘与空间地理信息》
2021年第6期135-137,共3页
通过对遥感影像的分类方法及原理的分析,以多光谱遥感影像为依据,采集农田、菜地、居民地等三类地物样本。利用Matlab软件,分别使用最短距离分类器、贝叶斯分类器及BP神经网络分类器三种分类器将遥感影像进行分类实验。通过投票法,融合...
通过对遥感影像的分类方法及原理的分析,以多光谱遥感影像为依据,采集农田、菜地、居民地等三类地物样本。利用Matlab软件,分别使用最短距离分类器、贝叶斯分类器及BP神经网络分类器三种分类器将遥感影像进行分类实验。通过投票法,融合不同分类器最终的输出结果,将多种分类器的遥感影像分类进行整合,提高了影像的分类精度。
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关键词
最短距离分类器
贝叶斯
分类器
BP神经网络
分类器
多
分类器
融合
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职称材料
题名
多种分类器结合的遥感影像分类研究
1
作者
张婷婷
机构
辽宁省自然资源事务服务中心
出处
《测绘与空间地理信息》
2021年第6期135-137,共3页
文摘
通过对遥感影像的分类方法及原理的分析,以多光谱遥感影像为依据,采集农田、菜地、居民地等三类地物样本。利用Matlab软件,分别使用最短距离分类器、贝叶斯分类器及BP神经网络分类器三种分类器将遥感影像进行分类实验。通过投票法,融合不同分类器最终的输出结果,将多种分类器的遥感影像分类进行整合,提高了影像的分类精度。
关键词
最短距离分类器
贝叶斯
分类器
BP神经网络
分类器
多
分类器
融合
Keywords
shortest distance classifier
Bayesian classifier
BP neural network classifier
multiple classifiers fusion
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
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1
多种分类器结合的遥感影像分类研究
张婷婷
《测绘与空间地理信息》
2021
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