基于遙感圖像的土地利用信息自動提取研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、遙感圖像分類是遙感研究領(lǐng)域的一個重要內(nèi)容,如何解決分類精度問題是遙感應(yīng)用研究中的一個關(guān)鍵,具有十分重要的現(xiàn)實意義。
　　 近年來,隨著多分類器組合算法的不斷改進,多分類器組合技術(shù)日益成為遙感圖像分類處理的一個重要手段。本文首先分析了國內(nèi)外遙感圖像分類研究的最新進展,特別是多分類器組合分類。在此基礎(chǔ)上,選取山西省懷仁縣典型區(qū)域的彩紅外航空遙感影像進行土地利用分類研究。在分類前,對遙感影像進行了大氣校正、獨立成分分析、最小噪聲分離變

2、換、紋理濾波和圖像融合等預(yù)處理工作,綜合考查地物的紋理特征,在對圖像進行紋理融合的基礎(chǔ)上,訓(xùn)練ROI樣本,對八種子分類器進行監(jiān)督分類,并選取其中分類性能以及多樣性最好的三種分類器進行組合,制定規(guī)則對簡單投票法、最大概率類別法以及模糊積分法進行組合,并利用ENVI遙感軟件以及IDL,可視化編程語言來對實驗圖像進行分類提取。然后,結(jié)合誤差矩陣對分類結(jié)果進行精度分析,我們發(fā)現(xiàn)采用多分類器組合分類法的總體分類精度是93.53％,而單個子分類器中

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