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多分类器融合与单分类器影像分类比较研究
  • 147
  • 123
  • 作者

    牛明昂王强崔希民赵康年柴鹏辉

  • 单位

    青海大学地质工程系中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院

  • 摘要
    针对单一分类器的不足,文中采用最短距离分类器、马氏距分类器、K-均值分类器对多光谱遥感影像进行分类,并在测量级的融合方法下进行多种分类器融合分类实验,最后采用混淆矩阵进行分类结果精度评价。实验结果表明:多分类器融合的遥感影像分类方法在精度上高于单一分类器分类。
  • 关键词

    多分类器融合混淆矩阵Kappa系数精度

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金面上项目(51474217)；
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