基于多分类器融合的遥感影像分类方法研究

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1、致谢本篇论文是在导师宋伟东教授的精心指导下完成的。研究生在读两年多的时间里，导师给了我很多指导和帮助。宋老师严谨的治学态度，渊博的理论知识，开阔的思维方式和永远高昂的工作热情都给我留下了深刻的印象。老师朴实的师德风范，以及诲人不倦的责任心，不仅使我在学习和研究中受益，而且将激励我在今后的工作岗位上更加勤奋努力。值此论文完成之际，谨向尊敬的导师宋伟东教授表示最衷心的感谢！同时也非常感谢测绘与地理科学学院赵泉华博士，她耐心细致的帮我解决论文中所遇见的种种困难，衷心的感谢她的鼓励和支持。感谢王竞雪师姐，杨斌师弟提供的论文数据

2、资料，谢谢你们！最后，衷心感谢尊敬的各位教授、专家在百忙之中对论文的审阅和指正！摘要在遥感影像分类中，不同分类器的分类表现有很大不同，而这种不同与其所分类数据的统计分布特征、先验知识、训练数据样本的大小以及分类器本身的结构等多个因素相关联。多分类器融合的思想就是利用现有分类器之间的互补性，通过适当的方法将不同的分类器之间进行优势互补，避免单一分类器可能存在的片面性，从而提高分类的准确性。本文研究如何在Matlab软件下采用最短距离分类器、贝叶斯分类器、马氏距分类器、K-均值分类器及BP神经网络分类器对多光谱遥感影像进行

3、分类，并在抽象级和测量级的融合方法下进行多种分类器融合分类实验，最后采用混淆矩阵进行分类结果精度评价。实验结果表明，多分类器融合的遥感影像分类方法在精度上远远高于单一分类器分类。关键词：遥感影像分类；多分类器融合；混淆矩阵；Kappa系数；精度AbstractInremotesensingimageclassificationapplications,theclassificationaccuracyofdifferentclassifierisdifferent.Thedifferenceisrelatedwitht

4、hestatisticaldistributioncharacteristicsofclassificationdata,priorknowledge,thesizeoftrainedsamplesandstructureofitself.Combinationofmultipleclassifiersisamethodwhichusesthecomplementaryoftheexistingclassificationandfindsanappropriatewaythroughwhichwecanusethead

5、vantageofdifferentclassifiers.Generally,wecangetabetteronethantheclassificationresultsofasingleclassifier.Thispaperstudieshowwecanusetheshortestdistanceclassifier,Mahalanobisclassifier,Bayesianclassifier,K-MEANclassifier,BPneuralnetworkclassifierforimageclassifi

6、cationwithMatlab.ThenweusethevotingmethodandBayesianmethodtodoremotesensingimageclassificationandusethemethodofConfusionmatrixtoanalysistheaccuracy.Theexperimentalresultshowsthattheaccuracyofcombinationofmultipleclassifiersishigherthanasingleclassifierforremotes

7、ensingimageclassification.KeyWords：RemoteSensingImageClassification；MultipleClassifiersFusion；ConfusionMatrix；KappaCoefficient；Accuracy目录摘要...........................................................................................................................

8、..........IAbstract.....................................................................................................................................II1绪论.........