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| 用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类 | |
| 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). |
| 作者姓名： | 胥海威 杨敏华 韩瑞梅 王振兴 |
| 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;国家环境保护总局华南环境科学研究所,广州 510655 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.50830301):国家杰出青年科学基金 |
| 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. |
| 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 |
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). | |
| Authors: | XU Hai-wei YANG Min-hua HAN Rui-mei WANG Zhen-xing |
| Institution: | XU Hai-wei~1,YANG Min-hua~1,HAN Rui-mei~2,WANG Zhen-xing~(3,4) 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,China 4.South China Institute of Environmental Sciences,Ministry of Environmental Protection,Guangzhou 510655,China |
| 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... |
| Keywords: | hyperspectral remote sensing automatic image classification pattern classification land cover classification extremely randomized clustering forests(ERC-forests) |
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