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题名基于共享特征的高分辨率遥感影像多级分类
被引量：1
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作者
康萌萌
郑来文
霍宏
方涛
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机构
上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第10期254-257,263,共5页
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基金
国家"973"计划基金资助项目(2012CB719903)
国家自然科学基金资助项目(41071256)
+2 种基金
国家自然科学青年基金资助项目(41101386)
博士点基金资助项目(20090073110018)
上海交通大学理工交叉基金资助项目(X198144)
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文摘
高分辨率遥感影像细节丰富,具有类内差异大、类间差异不明显的特点。为此,模拟人的目视解译方式,提出一种基于共享特征的多级二叉树分类算法,把多类分类问题划分为多个两类分类问题,每级两类分类都提取共享特征,仅解译一类目标,已解译的类别不再参加后面的分类,利用这样的逐步淘汰机制完成一幅遥感影像的全部解译。实验结果表明,与K近邻、支持向量机等其他多类分类算法相比,该算法具有更高的分类精度。
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关键词
共享特征
二叉树多级分类算法
GentleBoost算法
二分分类器
面向对象分类
高分辨率遥感影像
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Keywords
sharing features
multi-stage binary tree-structured classification algorithm
GentleBoost algorithm
binary classifier
object-oriented classification
high resolution remote sensing image
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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