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用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类
被引量：
5
1
作者
胥海威
杨敏华
+1 位作者
韩瑞梅
王振兴
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期598-604,共7页
高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱...
高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱距离进行降维后,分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类,并与随机决策树群算法分类结果进行比较.结果表明,该算法表现最优且无需降维预处理,可广泛应用于高光谱遥感领域.
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关键词
高光谱遥感
影像自动分类
模式分类
土地覆盖分类
随机决策树群算法
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题名
用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类
被引量：
5
1
作者
胥海威
杨敏华
韩瑞梅
王振兴
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
中南大学冶金科学与工程学院
国家环境保护总局华南环境科学研究所
出处
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期598-604,共7页
基金
国家自然科学基金(No.50830301)
国家杰出青年科学基金(No.50925417)资助
文摘
高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱距离进行降维后,分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类,并与随机决策树群算法分类结果进行比较.结果表明,该算法表现最优且无需降维预处理,可广泛应用于高光谱遥感领域.
关键词
高光谱遥感
影像自动分类
模式分类
土地覆盖分类
随机决策树群算法
Keywords
hyperspectral remote sensing
automatic image classification
pattern classification
land cover classification
extremely randomized clustering forests（erc-forests）
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类
胥海威
杨敏华
韩瑞梅
王振兴
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
5
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