【摘 要】
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多分类器决策融合方法在提高遥感影像分类的准确性和可靠性方面已表现出了巨大潜力,但这一过程中对所有像元多次分类会产生巨大的时间代价,为改善这一问题,本文提出了主分类器的概念。在青海湟水流域确定2个试验区,对7种常用的分类器进行评估,排除精度较低的3种分类器后,选择支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)、
【机 构】
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青海师范大学地理科学学院,西宁810008;高原科学与可持续发展研究院,西宁810008;青海省自然地理与环境过程重点实验室,西宁810008;青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室,西宁8100
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多分类器决策融合方法在提高遥感影像分类的准确性和可靠性方面已表现出了巨大潜力,但这一过程中对所有像元多次分类会产生巨大的时间代价,为改善这一问题,本文提出了主分类器的概念。在青海湟水流域确定2个试验区,对7种常用的分类器进行评估,排除精度较低的3种分类器后,选择支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)、随机森林(Random Forest, RF)和梯度提升树(Gradient Boosting Deci
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