基于AdaBoost的组合分类器在遥感影像分类中的应用
文献类型：期刊论文
| 作者 | 周红英 ; 蔺启忠 ; 吴昀昭 ; 王钦军 |
| 刊名 | 计算机应用研究
 |
| 出版日期 | 2007 |
| 期号 | 10页码:181-184 |
| 关键词 | 组合分类器 AdaBoost 神经网络 |
| 中文摘要 | 运用组合分类器的经典算法AdaBoost将多个弱分类器-神经网络分类器组合输出,并引入混合判别多分类器综合规则,有效提高疑难类别的分类精度,进而提高分类的总精度。最后以天津地区ASTER影像为例,介绍了基于AdaBoost的组合分类算法,并在此基础上实现了天津地区的土地利用分类。分类结果表明,组合分类器能有效提高单个分类器的分类精度,分类总精度由81.13%提高到93.32%。实验表明基于AdaBoost的组合分类是遥感图像分类的一种新的有效方法。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/34376]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周红英,蔺启忠,吴昀昭,等. 基于AdaBoost的组合分类器在遥感影像分类中的应用[J]. 计算机应用研究,2007(10):181-184. |
| APA | 周红英,蔺启忠,吴昀昭,&王钦军.(2007).基于AdaBoost的组合分类器在遥感影像分类中的应用.计算机应用研究(10),181-184. |
| MLA | 周红英,et al."基于AdaBoost的组合分类器在遥感影像分类中的应用".计算机应用研究 .10(2007):181-184. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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