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随着卫星传感器质量和数量的不断保证,针对多光谱遥感图像的分类研究理论论证不断增加,相对于传统的遥感影像,多光谱遥感图像的波段信息丰富,空间信息明显充实。传统分类方法并不能很好反映多光谱遥感图像精准的地物特征,不能完善地物特征的分类。为了避免传统的分类方法的缺陷,本文采用集成学习分类方法研讨多光谱遥感图像的分类,并对多光谱遥感图像的纹理特征,分类特征的简化降维等关键问题进行了研究,具体的研究内容如下所示:对于集成学习算法层面,本文研究了两部分的内容。第一部分是使用多分类ECOC框架与二分类算法Logi