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內(nèi)容簡介

　　分類是遙感影像處理和地學(xué)應(yīng)用中重要的內(nèi)容之一，多分類器集成則是提高影像分類精度、控制不確定性的有效策略?！哆b感多分類器集成方法與應(yīng)用》在介紹遙感影像分類、集成學(xué)習(xí)和多分類器系統(tǒng)基本知識的基礎(chǔ)上，對遙感多分類器集成的理論、方法和應(yīng)用進行系統(tǒng)探討。首先，簡要介紹遙感影像分類的基本概念、基本理論和常用分類器，論述多分類器集成的重要性和研究進展。然后，從集成學(xué)習(xí)、多分類器系統(tǒng)的基本理論和方法出發(fā)，提出遙感多分類器集成的實現(xiàn)策略，系統(tǒng)探討樣本層和特征層集成學(xué)習(xí)算法，包括Boosting、Bagging、隨機森林等在遙感影像分類中的應(yīng)用，并將新的集成學(xué)習(xí)方法旋轉(zhuǎn)森林應(yīng)用于遙感影像分類，進行系統(tǒng)的改進和優(yōu)化。同時，研究異質(zhì)多分類器集成在遙感影像分類中的應(yīng)用，重點對分類器選擇、組合策略、動態(tài)分類器組成等進行探討。最后，對遙感多分類器集成的若干應(yīng)用進行實例介紹和系統(tǒng)總結(jié)。

作者簡介

暫缺《遙感多分類器集成方法與應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

目錄
“地球觀測與導(dǎo)航技術(shù)叢書”編寫說明
前言
第1章緒論 1
1.1 遙感影像分類基礎(chǔ) 1
1.2 遙感影像分類技術(shù)流程和關(guān)鍵問題 9
1.3 常用遙感影像分類方法 13
1.4 遙感多分類器集成概述 26
1.5 遙感影像分類研究進展 28
參考文獻 30
第2章集成學(xué)習(xí)與多分類器系統(tǒng) 38
2.1 集成學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ) 38
2.2 多分類器系統(tǒng) 41
2.3 遙感多分類器集成實現(xiàn)方法 43
2.4 遙感多分類器集成關(guān)鍵問題 45
2.5 本章小結(jié) 49
參考文獻 49
第3章基于樣本和特征的多分類器集成 54
3.1 Boosting算法實現(xiàn)與應(yīng)用 54
3.2 Bagging算法實現(xiàn)與應(yīng)用 60
3.3 MultiBoost算法實現(xiàn)與應(yīng)用 61
3.4 隨機子空間算法實現(xiàn)與應(yīng)用 63
3.5 隨機森林算法實現(xiàn)與應(yīng)用 64
3.6 算法綜合試驗與比較分析 67
3.7 本章小結(jié) 74
參考文獻 74
第4章基于旋轉(zhuǎn)森林的遙感影像分類 79
4.1 旋轉(zhuǎn)森林原理 80
4.2 嵌入馬爾可夫隨機場模型和局部線性特征提取的旋轉(zhuǎn)森林分類 91
4.3 基于擴展形態(tài)學(xué)剖面和極限學(xué)習(xí)機的旋轉(zhuǎn)森林 99
4.4 基于旋轉(zhuǎn)森林的全極化SAR影像分類 109
4.5 本章小結(jié) 122
參考文獻 122
第5章異質(zhì)分類器集成方法與應(yīng)用 126
5.1 多分類器層次型組合與應(yīng)用 126
5.2 監(jiān)督/半監(jiān)督特征提取與多分類器集成應(yīng)用 130
5.3 異質(zhì)分類器決策級融合與應(yīng)用 136
5.4 動態(tài)多分類器集成與應(yīng)用 139
5.5 基于支持向量機的分類器集成方法 153
5.6 本章小結(jié) 158
參考文獻 158
第6章遙感多分類器集成應(yīng)用 161
6.1 全極化SAR影像多分類器集成應(yīng)用 161
6.2 基于多分類器集成的光學(xué)和SAR影像協(xié)同分類應(yīng)用 184
6.3 高分辨率光學(xué)影像與機載LiDAR數(shù)據(jù)多分類器集成 195
6.4 基于多差異影像集成的變化檢測 208
6.5 本章小結(jié) 218
參考文獻 218
彩圖