基于集成學(xué)習(xí)的農(nóng)作物遙感分類(lèi)方法的研究.pdf

1、高效、精準(zhǔn)的獲取農(nóng)作物的種植分布和變化情況是對(duì)固定范圍內(nèi)的農(nóng)作物進(jìn)行估產(chǎn)的重要依據(jù)，同時(shí)也對(duì)我國(guó)制定合適的糧食計(jì)劃、經(jīng)濟(jì)方針和管理手段有重要的參考意義。通過(guò)對(duì)遙感影像的分類(lèi)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物種植面積的提取，但目前的分類(lèi)方法大多具有局限性，主要表現(xiàn)為分類(lèi)精度不高。如何將幾種分類(lèi)器的優(yōu)點(diǎn)融合，以便提升農(nóng)作物遙感影像的分類(lèi)精度，是本課題研究的重點(diǎn)內(nèi)容。
　　為了提高農(nóng)作物遙感影像的分類(lèi)精度，本文將監(jiān)督分類(lèi)法中的最大似然法、馬氏距離法和支持

2、向量機(jī)法用一種基于決策輸出的集成學(xué)習(xí)方法組合起來(lái)。并利用這種經(jīng)過(guò)集成學(xué)習(xí)后的分類(lèi)方法對(duì)黑龍江省海倫市的Landsat8遙感影像進(jìn)行分類(lèi)。
　　通過(guò)對(duì)比本課題得到的六組分類(lèi)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)基于決策輸出的集成學(xué)習(xí)方法比三種單一的分類(lèi)方法的精度要高，不僅體現(xiàn)在總體分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)上，而且各個(gè)類(lèi)別的精度和整體的魯棒性也得到了提升。
　　論文緊繞農(nóng)作物遙感影像分類(lèi)方法展開(kāi)研究，主要的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)對(duì)遙感影像

3、分類(lèi)方法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行歸納總結(jié)。首先對(duì)多個(gè)經(jīng)典分類(lèi)器的特點(diǎn)和分類(lèi)算法進(jìn)行了研究與分析，然后結(jié)合農(nóng)作物遙感影像的特征，完成了基于經(jīng)典分類(lèi)算法的農(nóng)作物遙感影像分類(lèi)。
　　(2)對(duì)現(xiàn)有集成學(xué)習(xí)方法在遙感影像分類(lèi)中的應(yīng)用情況進(jìn)行了總結(jié)，并通過(guò)課題實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析和驗(yàn)證。在詳細(xì)分析多種分類(lèi)器性能和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，選取性能較好的三種經(jīng)典分類(lèi)方法，然后對(duì)這三種方法采用了基于決策輸出的集成學(xué)習(xí)方法組合，并分析了分類(lèi)器間的差異性與分類(lèi)精度的關(guān)系。課題研究