| 用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类 |
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| 引用本文： | 胥海威,杨敏华,韩瑞梅,王振兴.用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类[J].应用科学学报,2011,29(6):598-604. |
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| 作者姓名： | 胥海威 杨敏华 韩瑞梅 王振兴 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学地球科学与信息物理学院，长沙410083
2. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南焦作454000
3. 中南大学冶金科学与工程学院，长沙410083
4. 国家环境保护总局华南环境科学研究所，广州510655 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.50830301):国家杰出青年科学基金 |
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| 摘 要： | 摘要： 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 |
| 收稿时间： | 2011-01-11 |
| 修稿时间： | 2011-05-04 |
Hyperspectral Remote Sensing Image Classification with Extremely Randomized Clustering Forests |
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| XU Hai-wei,YANG Min-hua,HAN Rui-mei,WANG Zhen-xing.Hyperspectral Remote Sensing Image Classification with Extremely Randomized Clustering Forests[J].Journal of Applied Sciences,2011,29(6):598-604. |
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| Authors: | XU Hai-wei YANG Min-hua HAN Rui-mei WANG Zhen-xing |
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| Institution: | 1. School of Geosciences and Info-physics, Central South University, Changsha 410083, China;
2. School of Surveying & Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000,;
Henan Province, China;
3. School of Metallurgical Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China;
4. South China Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection,;
Guangzhou 510655, China |
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| Abstract: | Hyperspectral images contain rich spectral information and have better performance in ground target recognition than panchromatic and multispectral images.An extremely randomized clustering forests (ERC-Forests) algorithm is introduced after analysis of the decision tree algorithm.Hyperion hyperspectral images and IRS-p6 image data of Qilian County,Qinghai Province,are used in the experiment.After dimension reduction with subspace methods and based on the spectral range,support vector machine(SVM),neural ne... |
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| Keywords: | hyperspectral remote sensing automatic image classification pattern classification land cover classification extremely randomized clustering forests(ERC-forests) |
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