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时间:2020-05-15
《基于多种分类器组合的森林类型信息提取技术研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第3l卷第3期森林工程Vol_31No.32015年5月FORESTENGINEERINGMay.,2015基于多种分类器组合的森林类型信息提取技术研究张智超,范文义,孙舒婷(东北林业大学林学院,哈尔滨150040)摘要:遥感图像分类是遥感应用系统中的关键技术,提高遥感图像的分类精度是发展遥感技术重点,采用多分类器组合的算法对黑龙江塔河县森林类型进行分类。根据黑龙江省森林资源调查技术规定及研究区二类调查数据制定分类系统,最终的分类级别为针叶林、阔叶林和针阔混交林。通过分析TM数据的原始波段和NDVI、BI等植被指数提取各分类类型的光谱特征。选择最小距离
2、法、最大似然法、马氏距离法对研究区进行分类,计算出各分类器的精度。在分类器组合的过程中采用信息熵方法确定组合分类器中各分类器的权重系数,利用组合后新的分类器对研究区进行分类。结果表明:多分类器组合的分类精度达75.59%,比单分类器精度提高了3.85%,对阔叶林、针阔混交林、针叶林3种分类类型的分类精度分别达82.32%、66.45%、75.49%,比单分类器进度分别提高了2.87%、4.82%。4.10%。关键词:遥感,分类器组合,TM数据,熵权法中图分类号:S771.8文献标识码:A文章编号:1001—005X(2015)03—0075—06Inv
3、estigationofForestTypesExtractionTechnologyUsingMultipleClassifiersCombinationZhangZhichao,FanWenyi,SunShuting(SchoolofForestry,NortheastForestryUniversity,Harbin150040)Abstract:Remotesensingimageclassificationisakeytechnologyinremotesensingapplications,andtheimprovementontheacc
4、uracyofremotesensingimageclassificationisemphasizedforremotesensingtechnology.TheforesttypesinTahecountyofHei-lon~iangprovincewereclassifiedbasedonmuhipleclassifierscombination.TheclassificationsystemwasdesignedbasedontheforestresourceinventorytechnicalregulationsofHeilongjiangp
5、rovinceandinventorydataforstudyarea,andtheclassificationsincludeco-niferousforest,broadleafforest,coniferousandbroadleafmixedforestleve1.ThroulghtheanalysisontheTMdatabandandNDVI,BIvegetationindices,thespectralcharacteristicsofeachtypeofforestwereextracted.Theminimumdistance,max
6、imumlikelihood,andthemahalanobisdistancemethodwereusedtoclassifytheforesttypes.Theweightingfactoroftheclassificationwasdeterminedbytheentryweightmethodbasedontheclassificationaccuracy,andcombinedanewclassifierforclassification.Theexperimentresultsshowedthattheaccuracyofmultiplec
7、lassifiercombinationachieved75.59%,aincreaseof3.85%comparedwiththesingleclassifieraccuracy.Theclassificationaccuracyofthethreeforesttypeswereasfollows:broadleafforest82.32%,coniferousforest66.45%,coniferousandbroadleafmixedforest75.49%,respectively,whichincreasedby2.87%,4.82%,4.
8、10%,respectively,con-paredwiththesingleclassifi
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