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多种分类器在华北地区土地覆盖遥感分类中的性能评价

来源 :中国科学院研究生院学报 | 被引量 : 31次 | 上传用户：silvervan

【摘要】

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应用MODIS 250m分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络F、uzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验.结果表明:(1)Parzen窗法分类性能最优,CART和BP其次,Fuzzy ARTMAP表现较差.(2)CART决策树具有较好鲁棒性,但缺点是样本代价较大;BP神经网络分类器能达到较高精度,但缺点

【作者】

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刘勇洪牛铮徐永明李向军

【机构】

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中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室

【出处】

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中国科学院研究生院学报

【发表日期】

：

2005年06期

【关键词】

：

MODIS 250m 土地覆盖分类最大似然法 PARZEN窗 CART决策树 BP神经网络 Fuzzy ARTMAP神经网络 MODIS 250m land

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应用MODIS 250m分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络F、uzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验.结果表明:(1)Parzen窗法分类性能最优,CART和BP其次,Fuzzy ARTMAP表现较差.(2)CART决策树具有较好鲁棒性,但缺点是样本代价较大;BP神经网络分类器能达到较高精度,但缺点是需较高质量的样本、网络结构参数难以确定,造成其稳健性较差;FuzzyARTMAP则未能表现出理想结果.

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