【摘 要】
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高光谱图像包含丰富的地物信息，被广泛应用于许多场合。由于各分类模型具有不同的分类性能，如何有效利用各分类模型性能的差异性是实现融合分类的重要环节，为此提出了一种基于DS证据理论的多模型融合分类的高光谱图像分类方法。由于现有的分类模型从HSI数据的空间域和光谱域提取不同的特征，因此产生的预测结果不同。本融合方法采用多层感知机网络和随机森林网络进行融合分类实验，该网络借助各分类网络的提取特征的差异性，
【基金项目】
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国家自然科学基金（61673128）；
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高光谱图像包含丰富的地物信息，被广泛应用于许多场合。由于各分类模型具有不同的分类性能，如何有效利用各分类模型性能的差异性是实现融合分类的重要环节，为此提出了一种基于DS证据理论的多模型融合分类的高光谱图像分类方法。由于现有的分类模型从HSI数据的空间域和光谱域提取不同的特征，因此产生的预测结果不同。本融合方法采用多层感知机网络和随机森林网络进行融合分类实验，该网络借助各分类网络的提取特征的差异性，提高了分类结果的准确性。实验结果表明，当不同网络的分类精度存在一定差异时，DS融合模型能提高分类精度，同时优于线性平均加权融合模型。
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