文档介绍：十南大学硕士学位论文,酙玲罩Ⅳ嚣论文题目基于遥感图像的土地利用信息自动提取研究学科、专业地图学与地理信息系统刘文毅专业技术职务毛先成教授分类号⋯⋯⋯⋯⋯⋯.密级⋯⋯⋯⋯⋯⋯.编号⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究生姓名导师姓名及鵑縍
密级——』论文答辩日期醴茫核硕士学位论文基于遥感图像的土地利用信息自动提取研究学科专业:;作者姓名:学院怠⑺:指导教师:中
作者签名:立邀导师签各丝型型日期:卫年』月卫日垫旺月卫日作者签名:室尘塞鍪学位论文版权使用授权书原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。日期:有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,
.%,而单个子分类器中精度最高的是的%,总体精度提摘要遥感图像分类是遥感研究领域的一个重要内容,如何解决分类精度问题是遥感应用研究中的一个关键,具有十分重要的现实意义。近年来,随着多分类器组合算法的不断改进,多分类器组合技术日益成为遥感图像分类处理的一个重要手段。本文首先分析了国内外遥感图像分类研究的最新进展,特别是多分类器组合分类。在此基础上,选取山西省怀仁县典型区域的彩红外航空遥感影像进行土地利用分类研究。在分类前,对遥感影像进行了大气校正、独立成分分析、最小噪声分离变换、纹理滤波和图像融合等预处理工作,综合考查地物的纹理特征,在对图像进行纹理融合的基础上,训练荆对八种子分类器进行监督分类,并选取其中分类性能以及多样性最好的三种分类器进行组合,制定规则对简单投票法、最大概率类别法以及模糊积分法进行组合,并利用遥感软件以及墒踊喑语言来对实验图像进行分类提取。然后,结合误差矩阵对分类结果进行精度分析,我们发现采用多分类器组合分类法的总体分类精度是高了%,凳泊ヌ岣叩搅ィ詈蠖苑掷嘟峁进行分类后处理,提取分类目标,应用于实际生产生活中。以上研究数据说明:①多分类器组合分类法是一种有效的分类方法,能够提高分类精度。②与传统方法比较,多分类器分类方法具有更好的可扩展性,可以通过设计更好的组合算法来提高多分类器组合关键词:遥感图像分类,多分类器组合,土地利用,方法的分类性能。
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