高分辨率遥感影像分类的多示例集成学习

编号 zgly0001590368

文献类型 期刊论文

文献题名 高分辨率遥感影像分类的多示例集成学习

作者 杜培军  阿里木·赛买提 

作者单位 南京大学地理信息科学系 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2013年01期

年份 2013 

分类号 TP181  TP751 

关键词 多示例学习  精选示例特征嵌入多示例学习  集成学习  分类器  不确定性 

文摘内容 精选示例特征嵌入多示例学习(MILES)算法在对噪声较强的训练样本进行学习时表现出良好的性能,但其判断规则可能带来遥感影像分类结果的不确定性。针对这一问题,提出用Bagging和AdaBoost集成MILES的多示例集成学习算法,使用粗包细分、多样性密度和最大似然分类相结合抑制分类不确定性的方法,实现了高分辨率遥感影像分类中多示例学习与集成学习的组合。采用Quick Bird、IKONOS等高分辨率遥感影像进行试验,结果表明多示例集成学习能有效控制遥感影像分类结果的不确定性,具有良好的应用前景。