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基于联合空谱的深度森林高光谱遥感图像分类算法研究
【摘 要】
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近几年,高光谱遥感图像分类技术以其精准的地面解译能力,成为遥感领域的研究热点。然而,高光谱图像具有的高维特性,使传统机器学习方法的特征表示受到制约。研究表明,空间信息可以辅助光谱特征准确识别地表覆被。因此,如何有效利用空间-光谱特征成为高光谱遥感图像处理的研究方向。另一方面,集成学习作为稳健的机器学习策略,联合多个单分类器求解分类结果,囊括各个分类器的优势,可以提高分类模型的健壮性和泛化能力。其中
【出 处】
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北方民族大学
【发表日期】
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2021年01期
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