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1、在遙感影像分類中,不同分類器的分類表現(xiàn)有很大不同,而這種不同與其所分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布特征、先驗(yàn)知識(shí)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的大小以及分類器本身的結(jié)構(gòu)等多個(gè)因素相關(guān)聯(lián)。多分類器融合的思想就是利用現(xiàn)有分類器之間的互補(bǔ)性,通過(guò)適當(dāng)?shù)姆椒▽⒉煌姆诸惼髦g進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),避免單一分類器可能存在的片面性,從而提高分類的準(zhǔn)確性。本文研究如何在Matlab軟件下采用最短距離分類器、貝葉斯分類器、馬氏距分類器、K-均值分類器及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)多光譜遙感影像進(jìn)行
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