新型遙感圖像分類方法研究與實現(xiàn).doc


約54頁DOC格式手機(jī)打開展開
新型遙感圖像分類方法研究與實現(xiàn), 2萬字 54頁包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,通過查重系統(tǒng)摘要隨著遙感技術(shù)和成像光譜儀的發(fā)展,高光譜圖像的應(yīng)用需求越來越廣泛,但其具有波段數(shù)多、數(shù)據(jù)量龐大等特點,從而給高光譜圖像的分類、識別等帶來了較大的困難。提出了一種基于分類器多樣性的帶波段總數(shù)限制的多分類器組合方法,比較不同分類器度量的優(yōu)劣...


內(nèi)容介紹
此文檔由會員 第二波打卡 發(fā)布
新型遙感圖像分類方法研究與實現(xiàn)
2萬字 54頁 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,通過查重系統(tǒng)
摘 要
隨著遙感技術(shù)和成像光譜儀的發(fā)展,高光譜圖像的應(yīng)用需求越來越廣泛,但其具有波段數(shù)多、數(shù)據(jù)量龐大等特點,從而給高光譜圖像的分類、識別等帶來了較大的困難。提出了一種基于分類器多樣性的帶波段總數(shù)限制的多分類器組合方法,比較不同分類器度量的優(yōu)劣差異性。該方法首先借由條件互信息為波段分組,通過遺傳算法良好的尋優(yōu)能力在各組中選取優(yōu)秀的波段得到若干組較優(yōu)波段子集,以此為基礎(chǔ)用這些波段子集各自訓(xùn)練基礎(chǔ)分類器,進(jìn)而利用各種不同的多樣性度量方法選擇出部分多樣性較高的分類器子集,利用局部精度估計的動態(tài)分類器選擇方法實現(xiàn)分類決策。通過比較試驗得出不同多樣性度量的性能優(yōu)劣,提出最為合適的多樣性度量方法。
關(guān)鍵詞:高光譜圖像;模式分類;多分類器組合;多樣性度量
2萬字 54頁 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,通過查重系統(tǒng)
摘 要
隨著遙感技術(shù)和成像光譜儀的發(fā)展,高光譜圖像的應(yīng)用需求越來越廣泛,但其具有波段數(shù)多、數(shù)據(jù)量龐大等特點,從而給高光譜圖像的分類、識別等帶來了較大的困難。提出了一種基于分類器多樣性的帶波段總數(shù)限制的多分類器組合方法,比較不同分類器度量的優(yōu)劣差異性。該方法首先借由條件互信息為波段分組,通過遺傳算法良好的尋優(yōu)能力在各組中選取優(yōu)秀的波段得到若干組較優(yōu)波段子集,以此為基礎(chǔ)用這些波段子集各自訓(xùn)練基礎(chǔ)分類器,進(jìn)而利用各種不同的多樣性度量方法選擇出部分多樣性較高的分類器子集,利用局部精度估計的動態(tài)分類器選擇方法實現(xiàn)分類決策。通過比較試驗得出不同多樣性度量的性能優(yōu)劣,提出最為合適的多樣性度量方法。
關(guān)鍵詞:高光譜圖像;模式分類;多分類器組合;多樣性度量