SAM和决策树结合的Hyperion数据分类方法

来源 :武汉科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:ljh163com
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在地面实测波谱分析的基础上,采用决策树对波谱角(SAM)分类方法进行改进,自动地进行波谱角阈值选择,提出一种新的基于SAM和决策树相结合的综合分类模型。该模型用于云南鹤庆地区土地覆被信息提取,并与最大似然分类法(M IC)的分类结果进行比较。结果表明,就每一类型而言,SAM结合决策树分类的分类精度较高;最大似然法监督分类总体精度为79.4%,SAM结合决策树分类的综合分类模型总体精度为88.5%,比监督分类精度高9.9%。
其他文献
按照省委、省政府《关于扎实推进精准扶贫工作的意见》及17个专项方案,为整合扶贫力量,加大扶贫力度,加快全省精准扶贫精准脱贫步伐,甘肃省林业工作站管理局向麦积区甘泉镇包
研究在模式识别中可测分类器之间的非对称度量及优化问题。以分类器之间相对平均分类错误率建立分类器之间的非对称度量,进一步研究了子空间上的最优分类器及其估计。最后对模
蓄热室是蓄热式高温空气燃烧系统实现余热回收和获得高温空气的关键部件.应用多孔介质模型模拟蓄热体,采用当量连续法建立蓄热室非定常流动和传热的三维模型,对采用蜂窝陶瓷
介绍采用小波变换进行信号降噪的原理;利用小波分解和重构函数对轧机主传动轴应力和扭矩信号进行降噪处理。结果表明,其降噪效果良好。