【摘 要】
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多角度对地观测可以获得比天顶角更加丰富的目标信息，多角度信息的结合是提高地物识别能力的有效方法。本文以东洞庭湖地区为研究对象，利用0°、+36°和-36°3个角度的高光谱CHRIS/PROBA数据，采用单分类器多特征融合方法，分别对经最小噪声分离(MNF)降维处理的高光谱影像、NDVI、NDWI等特征运用支持向量机(SVM)分类方法进行预分类，然后应用Adaboost算法进行决策级融合，从而实现多
【机 构】
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中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091 中国林业科学研究院湿地研究所,北京100091
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多角度对地观测可以获得比天顶角更加丰富的目标信息，多角度信息的结合是提高地物识别能力的有效方法。本文以东洞庭湖地区为研究对象，利用0°、+36°和-36°3个角度的高光谱CHRIS/PROBA数据，采用单分类器多特征融合方法，分别对经最小噪声分离(MNF)降维处理的高光谱影像、NDVI、NDWI等特征运用支持向量机(SVM)分类方法进行预分类，然后应用Adaboost算法进行决策级融合，从而实现多角度高光谱影像的分类。实验结果表明，该方法的分类精度较单一角度观测影像的SVM分类有明显提高。由此可见，基于多角度信息的决策级融合是提升图像分类精度的有效途径，为今后多角度高光谱遥感影像的信息提取提供一定的技术参考和理论依据。
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