公开(公告)号：CN111414863B

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202010207087.5

申请日：2020-03-23

Applicant: 国家海洋信息中心

Inventor： 焦红波 ,  郭丽 ,  窦鹏 ,  张峰 ,  李艳雯 ,  杨晓彤 ,  侯辰 ,  王力彦

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供了一种增强型集成遥感影像分类方法，分为集成学习模型训练和遥感影像分类两个步骤。(1)模型训练：利用从遥感影像上获取的样本构建样本集，然后分别使用随机森林法、Bagging法和随机子空间法分别训练不同类型的基分类器，构建基分类器集。(2)对于遥感影像中的每一个待分类像素，分别使用基分类器集中的每一个集分类器分类，得到一个分类结果集，然后对所有的分类结果采用多数投票法进行投票，得票最多的类别，视为当前像素最终的判断类别。这样，对整幅影像进行分类，即可得到最接近实际目标的解译结果。该方法在增强基分类器多样性的基础上，实现了RandomForest，Bagging和随机子空间的有效集成，有效提高遥感影像的分类精度。

公开(公告)号：CN111414863A

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN202010207087.5

申请日：2020-03-23

Applicant: 国家海洋信息中心

Inventor： 焦红波 ,  郭丽 ,  窦鹏 ,  张峰 ,  李艳雯 ,  杨晓彤 ,  侯辰 ,  王力彦

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种增强型集成遥感影像分类方法，分为集成学习模型训练和遥感影像分类两个步骤。(1)模型训练：利用从遥感影像上获取的样本构建样本集，然后分别使用随机森林法、Bagging法和随机子空间法分别训练不同类型的基分类器，构建基分类器集。(2)对于遥感影像中的每一个待分类像素，分别使用基分类器集中的每一个集分类器分类，得到一个分类结果集，然后对所有的分类结果采用多数投票法进行投票，得票最多的类别，视为当前像素最终的判断类别。这样，对整幅影像进行分类，即可得到最接近实际目标的解译结果。该方法在增强基分类器多样性的基础上，实现了RandomForest，Bagging和随机子空间的有效集成，有效提高遥感影像的分类精度。