【摘 要】
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针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“高光谱遥感影像多特征优化模型与协同表示分类”(编号:41571325);“基于共形几何代数的高光谱遥感影像降维与分类”(编号:41201341)共同资助
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针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持向量机等5个基分类器构建多分类器集合; 其次,计算各个分类器的分类结果,将大多数分类器分类一致的像元列入样本数据; 最后,根据待分类像元的邻域像元的标签分类情况,动态地选择合适的方式进行分类器集成。该算法只在空间邻域信息满足一定条件的情况下,才采用空间和光谱信息结合的方法进行处理,即利用空间信息提高算法的灵活性。采用2幅不同传感器的高光谱遥感影像
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