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  1. 决策树分类器的实现及在遥感影像 分类中的应用

  2. 决策树算法是数据挖掘中应用最广的归纳推理算法之一,其构造不需要任何领域知识或参数设置,适合于探测式知识发现。决策树算法具有结构清晰、运行速度快、准确性高以及更好的灵活性和鲁棒性,可以用于处理高维数据,其获取的知识是直观的且容易被人理解。目前决策树算法已经被广泛的应用于医学、制造和生产、金融分析、天文学、分子生物学以及遥感影像分类等领域。 法和boosting推进技术研究的基础上,以BoostTree算法为基础,通过算法改进,构建了AdaTree.WL算法。然后以该算法为基础研发了决策树遥感影像
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-10-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:sailingw
  1. 基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类

  2. 针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点,在综合各种数据降维方法的基础 上,提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的 AVIRIS 数据为例,分析 各波段信息量和相邻波段的相关性,利用子空间划分、分段波段指数选择法,进行特征波段的选择; 并针对难区 分地物类别,应用 J - M 距离模型对其可分性进行判别,获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分 类。实验结果表明,采用最佳波段组合方法,可以有效地提高高光谱的分类精度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-11-20
    • 文件大小:259072
    • 提供者:lemonwumiao
  1. 基于分类器组合的遥感影像分类

  2. 基于分类器组合的遥感影像分类,豆林轩,,将多分类器集合应用土地覆盖分类,首先构建分类器集合,应用支持向量机、径向基神经网络、J48决策树、简单贝叶斯和REPtree分类等进�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-07
    • 文件大小:1004544
    • 提供者:weixin_38514872
  1. 基于改进的OIF和SVM算法的高光谱遥感图像分类

  2. 文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱成像影像分类的新方法。影像,透过新影像进行OIF计算,得到OIF值最大的分割组合为最佳分割组合;并建立SVM分类器,对最佳分类组合分类;最后将分类结果与其他监督分类方法比较,并在相同核函数结果与PCA和SVM结合的方法进行精度比较分析。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:573440
    • 提供者:weixin_38746018
  1. 遥感影像的最优波段组合联合WCOMP + BPNN分类方法

  2. 已经研究了各种分类方法以提高分类精度。 这研究提出了一种最优的波段组合联合WCOMP + BPNN分类方法ETM遥感图像。 它分析了各种类型物体的光谱特征, 基于最少的冗余信息来构造最佳的频带组合。 遥控器感知图像经过WCOMP + BPNN方法分类后,根据BP神经网络进行分类。 WCOMP降低了噪音。 实验结果表明所提出的性能与两个传统分类器(即BPNN和K-Means。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:131072
    • 提供者:weixin_38725260
  1. 基于多特征建模的遥感影像稀疏表示分类的研究与应用

  2. 遥感特征的选择能否有效执行将直接影响分类结果的质量。 本文以宁夏洛山地区为研究案例,以三期Landsat 8 OLI图像为数据源,为沙漠/草原生物群落过渡区提出了一种多特征的建模策略,以提高分类的准确性。 基于字典学习的稀疏表示用作分类器,以便根据多特征建模策略选择最佳特征的组合。 结果表明,光谱,植被,地形,建筑和水信息的结合可以有效提高分类的准确性,减少荒漠/草地生物群落过渡带的分类不确定性,最佳识别的特征组合包括b1〜b7,NDVI,DEM ,NDBI,VAR(b5),MNDWI。 然后,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38637983