集成学习在遥感分类中的应用

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遥感影像分类一直是遥感领域的研究热点。集成学习通过多个单一分类器得到的分类信息进行综合来提高分类的精度。论文阐述了集成技术的常用算法和策略,给出了遥感数据分类采用单分类算法,Bagging,Boosting以及MCS集成分类的实验结果的比较和分析。实验表明,集成技术能有效提高遥感数据的分类精度。在训练样本少的情况下,提供了一种保证分类性能和泛化性的有效途径。
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