应用科学学报
應用科學學報
응용과학학보
JOURNAL OF APPLIED SCIENCES
2011年
6期
598-604
,共7页
胥海威%杨敏华%韩瑞梅%王振兴
胥海威%楊敏華%韓瑞梅%王振興
서해위%양민화%한서매%왕진흥
高光谱遥感%影像自动分类%模式分类%土地覆盖分类%随机决策树群算法
高光譜遙感%影像自動分類%模式分類%土地覆蓋分類%隨機決策樹群算法
고광보요감%영상자동분류%모식분류%토지복개분류%수궤결책수군산법
高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱距离进行降维后,分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类,并与随机决策树群算法分类结果进行比较.结果表明,该算法表现最优且无需降维预处理,可广泛应用于高光谱遥感领域.
高光譜影像具有豐富的光譜信息,與全色、多光譜影像相比能更好地進行地麵目標的分類識彆.該文對決策樹分類算法的優劣進行分析,引入隨機決策樹群算法,對青海省祁連縣Hyperion高光譜影像和IRS-P6影像數據進行實驗,使用子空間劃分和光譜距離進行降維後,分彆採用支持嚮量機、神經網絡、最大似然法進行分類,併與隨機決策樹群算法分類結果進行比較.結果錶明,該算法錶現最優且無需降維預處理,可廣汎應用于高光譜遙感領域.
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