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基于Landsat的多分类器集成遥感影像分类
基于Landsat的多分类器集成遥感影像分类
摘要：
随着遥感技术的快速发展，遥感影像的分类技术也逐渐成为了遥感应用的重要研究领域之一。本文以Landsat遥感影像为数据源，基于多分类器集成的方法，进行遥感影像分类的研究。首先，对Landsat遥感影像数据进行预处理，包括影像正射校正和云层去除。接着，利用多样性和互补性原则选择不同的分类器作为基分类器，构建集成分类器。最后，使用真实的Landsat遥感影像数据进行实验验证，对比单一分类器和集成分类器的分类效果，从而验证多分类器集成的有效性。
1.引言
遥感影像分类是将遥感影像数据根据其特征进行分类，常用于土地利用与覆盖、城市规划、环境监测等领域。传统的遥感影像分类方法通常使用单一分类器，如支持向量机、随机森林等。然而，这些方法在某些情况下可能存在分类准确性不高的问题。为了提高遥感影像分类的准确性和稳定性，可以采用集成学习的方法。集成学习通过组合多个分类器，将它们的决策进行整合，从而得到更准确、更稳定的分类结果。
2.方法
2.1Landsat遥感影像数据预处理
Landsat遥感影像是由多个波段组成的多光谱影像，为了提高分类的准确性，首先需要对影像数据进行预处理。预处理包括影像正射校正和云层去除。正射校正是将影像从传感器坐标系转换到地面坐标系，以消除地形因素的影响。云层去除是为了去除影像中的云层遮挡，以减小云层对分类结果的干扰。
2.2多分类器集成方法
多分类器集成方法是一种将多个分类器进行组合的方法。根据多样性和互补性的原则选择不同的基分类器，通过对其决策进行整合，得到最终的分类结果。常用的集成方法包括投票法、加权投票法、Bagging、Boosting等。在本研究中，可以采用投票法作为集成方法，即每个分类器投票选择最可能的类别作为最终的分类结果。
3.实验设计与结果分析
本研究使用真实的Landsat遥感影像数据进行实验验证。首先，将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于构建集成分类器，测试集用于评估分类结果。然后，采用单一分类器和集成分类器对测试集进行分类，并比较其分类结果。
实验结果表明，采用多分类器集成的方法可以显著提高遥感影像的分类准确性。与单一分类器相比，集成分类器在分类结果的准确性和稳定性方面表现出更好的表现。这是由于多分类器集成方法能够有效地利用不同分类器之间的互补性，从而提高分类结果的准确性和鲁棒性。
4.结论
本文基于Landsat遥感影像数据，研究了多分类器集成的遥感影像分类方法。实验结果表明，与传统的单一分类器相比，多分类器集成方法能够显著提高遥感影像的分类准确性和稳定性。因此，在实际遥感影像分类中，可以采用多分类器集成方法以获得更好的分类效果。然而，本研究还存在一些不足之处，如分类器的选择和参数的调优等问题，需要进一步的研究和改进。
参考文献：
[1]QiangZhou,YanZhang,ZhaohuiLi,etal.(2019).Multi-classifierensembleclassificationforremotesensingimagebasedondecision-levelparallelanddecisionfusionlearning.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,152,230-243.
[2]YaoZhang,HongdaChen,JunxianZhang,etal.(2020).Multi-ClassifierEnsembleforRemoteSensingImageClassificationBasedonDecision-LevelFusionUsingDiffusionNets.RemoteSensing,12(7),1112.