【摘 要】
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针对由于高光谱图像存在数据量大、数据相关性强、图谱合一等特点导致高光谱图像分类难度较大的问题,构建一种基于多分类器融合的高光谱图像分类模型.该模型首先使用双边滤波算法进行去噪处理,然后使用LDA算法与PCA算法相结合、单独PCA算法、Gabor滤波与PCA算法相结合三种方式分别对数据进行降维与特征提取,并分别使用SVM分类器、LightGBM分类器与AdaBoost分类器进行分类.最后设计一种AHP-投票法,将三个分类器的分类结果进行融合.结果表明,模型融合后效果显著提高,总体精度(OA)可达97.59％
【机 构】
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兰州理工大学 计算机与通信学院,甘肃 兰州 730050
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针对由于高光谱图像存在数据量大、数据相关性强、图谱合一等特点导致高光谱图像分类难度较大的问题,构建一种基于多分类器融合的高光谱图像分类模型.该模型首先使用双边滤波算法进行去噪处理,然后使用LDA算法与PCA算法相结合、单独PCA算法、Gabor滤波与PCA算法相结合三种方式分别对数据进行降维与特征提取,并分别使用SVM分类器、LightGBM分类器与AdaBoost分类器进行分类.最后设计一种AHP-投票法,将三个分类器的分类结果进行融合.结果表明,模型融合后效果显著提高,总体精度(OA)可达97.59％,平均精度(AA)可达98.95％以上,Kappa系数可达97.32％以上,OA、AA、Kappa系数比单个模型分类器平均提高2.30％、1.13％、2.54％.
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