【摘 要】
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为提升极化合成孔径雷达（SAR）地物分类精度，提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机（SVM）结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器，该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重，分类能力越强则权重越高，从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性，获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选，用筛选后的特征训练SVM分类器，获取二级分类结果。最
【基金项目】
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国家自然科学基金（61901442）资助；
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为提升极化合成孔径雷达（SAR）地物分类精度，提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机（SVM）结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器，该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重，分类能力越强则权重越高，从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性，获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选，用筛选后的特征训练SVM分类器，获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明，该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。
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